一、传统自动化： 基于产品UI层的自动化测试，将黑盒功能测试转为由程序或工具执行的一种自动化测试。 二、分层自动化： 即从单层的UI自动化到多层覆盖黑盒自动化的自动化测试体系。 三、什么项目适合自动化？ 1.任务明确，不会频繁变动； 2.每日构建后的测试验证； 3.比较频繁的回归测试； 4.软件系统 ...
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2020-02-19 10:17:55
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虽然名字里带回归，但实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题，即只有两种分类 优点：计算代价不高，易于理解和实现 缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高 原理 线性回归函数 $\small z = f(X) = XW$ 其中 X 是特征值 W 是回归系数 X 和 W 都是向量，可展开为 $\small ...
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2020-02-19 00:49:46
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先上图，要不感觉没有说服力： 飞线图应该是大屏中很常见的一种了，通常你可以很轻易的用datav做一个飞线图，而且datav做的大屏逼格真的很高，本身也是开源免费的项目，开箱即用，上手简单……行了回归正题，我们使用echarts自己配置一个飞线图。当然echarts配置起来也不复杂，只要查看下面对应几 ...
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2020-02-18 16:42:47
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在这篇文章我们将介绍因式分解机模型（FM），为行文方便后文均以FM表示。FM模型结合了支持向量机与因子分解模型的优点，并且能够用了回归、二分类以及排序任务，速度快，是推荐算法中召回与排序的利器。 ...
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2020-02-18 16:19:18
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网络结构 输入层、隐含层(多层)、输出层 单个神经元结构，g(z)为激励函数，线性组合，非线性处理 逻辑回归 正向传播预测结果，反向传播调整w和b 激励函数 作用：提供规模化的非线性化能力 常用： 损失函数 单次训练损失： 全部训练损失： 梯度下降 逻辑回归梯度下降 同步更新 网络向量化 网络梯度下 ...
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2020-02-17 20:11:10
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进行数学推导 逻辑回顾与线性回顾的差异 为什么logistic Regression 不能用square error Discriminative vs Generative 逻辑回归的方法称为Discriminative（判别） 方法；上一篇中用高斯来描述后验概率，称为 Generative（生成 ...
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2020-02-17 20:00:21
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liner classifiers 1.logistic 逻辑回归其实是一个分类算法而不是回归算法。通常是利用已知的自变量来预测一个离散型因变量的值（像二进制值0/1，是/否，真/假）。简单来说，它就是通过拟合一个逻辑函数（logit fuction）来预测一个事件发生的概率。所以它预测的是一个概率 ...
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2020-02-17 13:55:40
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1.线性回归不适用于分类问题。 原因：1.单个样本对于线性回归可能会造成很大的影响。 2.函数的输出值可能非常大，非常离谱。 2.逻辑回归(logistic regression)：一种分类算法。是广义线性回归，$h(x)=g(\theta^{T}x)$，其中 $g(x)=\frac{1}{1+e^ ...
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2020-02-16 20:58:28
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#构建VAR模型 library(sandwich) library(strucchange) library(vars) data.new<-data.frame(S1,S2) VARselect(data.new,lag.max=20,type="trend") #选择最优的滞后阶数 var<- ...
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2020-02-16 19:05:33
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分类问题 在机器学习中，主要有两大类问题，分别是分类和回归。下面我们先主讲分类问题。 MINST 这里我们会用MINST数据集，也就是众所周知的手写数字集，机器学习中的 Hello World。sk-learn 提供了用于直接下载此数据集的方法： from sklearn.datasets impo ...
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2020-02-16 14:49:56
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