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高程水平每年的分数线都是45/47,我就不明白怎么还有这么多人在这里吵分数线
zzgml
2003-12-23 02:33:10
高程水平每年的分数线都是45/47,我就不明白怎么还有这么多人在这里吵分数线
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cnstars
2003-12-23
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you liang nian cheng ji shi 48/48
ywl102402
2003-12-23
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是就好了
shanxing
2003-12-23
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up
非完美主义者
2003-12-23
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因为紧张嘛。
jale
2003-12-23
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我想那些所公布的成绩是真的!我已经准备不抱希望!!!
dinghui96
2003-12-23
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好笑!
liuleilover
2003-12-23
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主要目的 锻炼一下口才.装一下专家.
如果那些贴几百个成绩的贴子所公布的成绩是真的,只能说
"中国软件产业即将崛起"
............................................................................
TowardsDataScience 博客中文翻译 2020(三百七十)
一种疾病筛查医学测试,就像用来检测你是否感染了可怕的新冠肺炎病毒的测试,本质上给你一个是/否的答案。但是,这里有一些问题需要思考。你会毫不含糊地相信答案吗?正面结果的错误答案概率是否高于负面结果?一个错误的对一个错误答案的代价是什么?回答“是”和回答“否”的成本相同吗?做多重测试是否更好,以增加获得正确诊断的概率?“是”和“否”的答案哪个更有意义?其实没有一个测试是百分百准确的。你可能已经在新闻上看到,在为新冠肺炎快速开发和部署的测试中,有各种各样的准确性。
TowardsDataScience 博客中文翻译 2019(二百四十七)
这里要注意的基本问题是,你不能仅仅因为你开发的模型与训练数据吻合,就相信它。这是因为一个简单的原因:您强制模型很好地适应了训练数据。如果在创建一个模型后,统计计算显示它与数据匹配良好,这意味着可以使用数学方法来迫使模型与数据匹配良好。这并不意味着模型正在捕捉真正发生的趋势,或者模型能够预测其他情况。我在上一篇文章中的 overfit 模型的例子很好地突出了这一点。这个问题的解决方案是模型验证。验证是使用模型来预测其他有数据的情况下的输出,并根据这些结果计算相同的统计度量的实践。
TowardsDataScience 博客中文翻译 2019(四百九十二)
不幸的是,许多公司会试图以各种方式利用你。无论是误导你,没有给你完整的信息,增加额外的条款,没有提到的过程中。所有这些对新手来说都是真实的,因为他们缺乏经验。确保不要太天真或太好,仔细阅读你的合同,如果你注意到一些灰色地带,请询问一下。此外,我提出的很多观点都是关于提问的。这通常很容易看到,除非它开始感觉像警察试镜。在整个面试过程中,尽可能让问题自然,如果你觉得你问了太多问题,这里有一个窍门:把问题转化成陈述。有趣的是,这个过程很像调情。你不想当警察,但同时又想知道更多。
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