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2023年11月27日 · 履历 （英语： Curriculum Vitae ，简称 CV ），是对个人教育、工作经历的书面介绍，是求职者通向面试阶段的重要一环。 Resume与CV的区别 [ 编辑] Resume是在申请求职时最常使用的文件，为你的教育程度、工作经历以及工作技能做简单且明了的摘要，同时，也会依个人、申请职位的需求，列出求职目标。 由于是个人“摘要”，Resume通常为一页，最多不超过二页，以求简洁。 而在CV中，则会详细的列举出个人的经验与相关技能，尤其是个人的学术背景，如：教学经验、研究成果、获奖纪录、相关出版物⋯⋯等细节，也因此，CV的篇幅会比Resume长上许多，通常会超过二页。
履历 （英語： Curriculum Vitae ，简称 CV ），是对个人教育、工作经历的书面介绍，是求职者通向面试阶段的重要一环。 Resume与CV的区别. Resume是在申請求職時最常使用的文件，為你的教育程度、工作經歷以及工作技能做簡單且明瞭的摘要，同時，也會依個人、申請職位的需求，列出求職目標。 由於是個人「摘要」，Resume通常為一頁，最多不超過二頁，以求簡潔。 而在CV中，則會詳細的列舉出個人的經驗與相關技能，尤其是個人的學術背景，如：教學經驗、研究成果、獲獎紀錄、相關出版物⋯⋯等細節，也因此，CV的篇幅會比Resume長上許多，通常會超過二頁。
履歷 （英語： Curriculum Vitae ，簡稱 CV ），是對個人教育、工作經歷的書面介紹，是求職者通向面試階段的重要一環。 Resume與CV的區別 [ 編輯] Resume是在申請求職時最常使用的文件，為你的教育程度、工作經歷以及工作技能做簡單且明瞭的摘要，同時，也會依個人、申請職位的需求，列出求職目標。 由於是個人「摘要」，Resume通常為一頁，最多不超過二頁，以求簡潔。 而在CV中，則會詳細的列舉出個人的經驗與相關技能，尤其是個人的學術背景，如：教學經驗、研究成果、獲獎紀錄、相關出版物⋯⋯等細節，也因此，CV的篇幅會比Resume長上許多，通常會超過二頁。
履历 （英語： Curriculum Vitae ，简称 CV ），是对个人教育、工作经历的书面介绍，是求职者通向面试阶段的重要一环。 Resume与CV的区别 [ 编辑] Resume是在申請求職時最常使用的文件，為你的教育程度、工作經歷以及工作技能做簡單且明瞭的摘要，同時，也會依個人、申請職位的需求，列出求職目標。 由於是個人「摘要」，Resume通常為一頁，最多不超過二頁，以求簡潔。 而在CV中，則會詳細的列舉出個人的經驗與相關技能，尤其是個人的學術背景，如：教學經驗、研究成果、獲獎紀錄、相關出版物⋯⋯等細節，也因此，CV的篇幅會比Resume長上許多，通常會超過二頁。
交叉驗證 ，有時亦稱 循環估計 [1] [2] [3] ， 是一種 統計學 上將 數據 樣本 切割 成較小子集的實用方法。 於是可以先在一個子集上做分析，而其它子集則用來做後續對此分析的確認及驗證。 一開始的子集被稱為 訓練集 。 而其它的子集則被稱為 驗證集 或 測試集 。 交叉驗證的目的，是用未用來給模型作訓練的新數據，測試模型的性能，以便減少諸如過擬合和選擇偏差等問題，並給出模型如何在一個獨立的數據集上通用化（即，一個未知的數據集，如實際問題中的數據）。 交叉驗證的理論是由 Seymour Geisser （英語：Seymour Geisser） 所開始的。 它對於防範根據數據建議的測試假設是非常重要的，特別是當後續的 樣本 是危險、成本過高或科學上不適合時去搜集的。
維基百科，自由的百科全書. 變異係數 （英語： coefficient of variation ，CV）又稱 變差係數 [1] 、 離差係數 [2] 、 離散係數 ，在 機率論 和 統計學 中，是 機率分布 離散程度的一個 歸一條件 量度，其定義為 標準差 與 平均值 之比 [3] ：. 變異係數只在平均值不為 ...
統計學 上， 最小方差無偏估計 （ MVUE ，minimum-variance unbiased estimator）是一個對於所有 無偏估計 中，擁有最小方差的無偏估計。 若無論真實參數值θ是多少，最小方差無偏估計（MVUE）都比其他不偏估計有更小或至多相等的 方差 ，則稱此估計為 一致最小方差無偏估計 （ UMVUE ，Uniformly Minimum-Variance Unbiased Estimator）。 若 為參數函數 的一個無偏估計，且對於參數函數 的任一無偏估計 恆有下列關係. ， 則稱 為參數函數 的一致最小方差無偏估計（UMVUE）。 若參數函數 存在無偏估計，則可證明出一致最小方差無偏估計存在且唯一。
