回归测试，即就是在软件生命周期中，只要软件发生了改变，就可能给该软件产产生问题;所以，每当软件发生变化时 我们就必须重新测试现有的功能，以便确定修改是否达到了预期的目的，检查修改是否破坏原有的正常功能。 回归测试可以发生在任何一个阶段，包括单元测试、集成测试和系统测试 那我们改如何做回归测试呢？ 总 ...
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2020-03-02 20:49:55
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回归 决策树也可以用于执行回归任务。我们首先用sk-learn的DecisionTreeRegressor类构造一颗回归决策树，并在一个带噪声的二次方数据集上进行训练，指定max_depth=2： import numpy as np # Quadratic training set + noise ...
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2020-03-02 12:41:31
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中国人民自古以来就非常勤劳，踏实肯干，这也是最近几年来外国姑娘为什么愿意嫁给中国男的原因，就是看中了中国男人身上特别能吃苦的优良品质，而且还特别顾家，责任心强，非常适合在一起生活过日子，所以时常来中国旅游的外国人都会感叹中国人很勤劳，觉得中国人活得很累。 其 实外国人了解到的累是通过外在的表现而发出 ...
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2020-03-02 10:31:40
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简单线性回归模型 OLS的基本思想 Ordinary Least Squares: $$ \hat{Y}_{i}=\hat{\beta}_{1}+\hat{\beta}_{2} X_{i} $$ $$ \min \sum e_{i}^{2}=\min \sum\left(Y_{i} \hat{\be ...
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2020-03-01 10:52:08
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机器学习是什么 给予计算机学习能力，应用场景主要有：垃圾邮件识别，下棋，房价预测等等。 监督学习 监督学习的数据集由正确答案组成， 有回归问题（推测出连续值，如房价），分类问题（推测出离散的输出，如鉴别肿瘤的种类） 无监督学习 数据集没有标签，应用领域如：谷歌同类新闻推送，多DNA的特定相同基因鉴别 ...
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2020-02-29 16:18:12
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在各类比赛中经常出现预测回归问题，一般使用scikit learn的模型，本文就对这些类库的使用做一个总结，总结时注重自己做比赛中的使用经验。 1. Ordinary Least Squares（最小二乘法） 最简单的线性模型，损失函数是平方差损失，常用梯度下降法求解参数。 使用要点：这个模型不像其 ...
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2020-02-29 15:05:01
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算法的简要概述 在机器学习问题中，高维度数据进行回归和分类是一个很困难的问题。例如在许多Microarray生物数据上，数据的维度通常是千和万级别，但是由于收集数据需要昂贵的实验，因此可用的训练数据却相当少，通常只有50 300左右，这样的现象通常称为“small samples, large pr ...
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2020-02-29 14:54:03
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LDATA=100 HDATA=255 辐射率是0.997 而后 我们一共收集了61组样本建模，除去7个离群值，使用25组建模，29组检验。 建模得到回归方程z=10.8292+ 0.8113*y -0.0803*x z：预计水银温度计值 y：红外手心温度 x：红外环境温度 模型p值小于0.0001 ...
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2020-02-29 14:44:38
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Siege是一个HTTP/HTTPS回归测试和基准测试工具。是一款非常方便的压力测试工具。官方网址：http://www.joedog.org/下载网址：http://www.joedog.org/pub/siege/本文档使用最新版siege-3.0.1.tar.gz源码安装：wgethttp://download.joedog.org/siege/siege-3.0.7.tar.gztarxv
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2020-02-28 23:07:43
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过拟合现象，即模型的训练误差远?于它在测试集上的误差。虽然增?训练数据集可能会减轻过拟合，但是获取额外的训练数据往往代价?昂。本节介绍应对过拟合问题的常??法：权重衰减（weight decay）。 一、方法 权重衰减等价于 范数正则化（regularization）。正则化通过为模型损失函数添加惩 ...
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2020-02-28 01:35:13
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