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《阿里测试之道》第四章笔记
腾讯云测试服务
大数据
数据分析
数据处理
机器学习
4.1.2 大数据应用的技术质量体系综述 1 离线工程系统的测试验证工作，即算法测试
顾翔
2022-12-29
456
0
《阿里测试之道》第一章笔记
单元测试
腾讯云测试服务
机器学习
神经网络
深度学习
可以延期，每次延期24h（newExpTime=now+24h and not newExpTime=currentRxpTime+24h）
顾翔
2022-09-23
738
0
快速入门Python机器学习（27）
聚类算法
机器学习
腾讯云测试服务
编程算法
stacking严格来说并不是一种算法，而是精美而又复杂的，对模型集成的一种策略。
顾翔
2022-09-23
250
0
快速入门Python机器学习（20）
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
2001年Breiman把分类树组合成随机森林(Breiman 2001a)，即在变量(列)的使用和数据(行)的使用上进行随机化，生成很多分类树，再汇总分类树的结果。随机森林在运算量没有显著提高的前提下提高了预测精度。
顾翔
2022-09-23
260
0
快速入门Python机器学习（19）
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
不管是决策树分类还是决策树回归，过拟合现象是决策树算法的最大问题，但是从“9.4.2分析有噪音make_regression数据”可以看到，决策树还是一种非常有效的方法，解决过拟合现象有以下两种方法：
顾翔
2022-09-23
269
0
快速入门Python机器学习（18）
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
信息熵(约翰·香农 1948《通信的数学原理》，一个问题不确定性越大，需要获取的信息就越多，信息熵就越大；一个问题不确定性越小，需要获取的信息就越少，信息熵就越小)
顾翔
2022-09-23
282
0
快速入门Python机器学习（17）
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
node.js
class sklearn.svm.LinearSVR(*, epsilon=0.0, tol=0.0001, C=1.0, loss='epsilon_insensitive', fit_intercept=True, intercept_scaling=1.0, dual=True, verbose=0, random_state=None, max_iter=1000)
顾翔
2022-09-23
150
0
快速入门Python机器学习（16）
神经网络
机器学习
深度学习
人工智能
kernel
可见，除了linear，预处理后的得分远远高于处理前。scaler = StandardScaler()我们以前介绍过。
顾翔
2022-09-23
208
0
快速入门Python机器学习（13）
分类算法
编程算法
kernel
机器学习
神经网络
为两条平行，位于y两侧，与y距离相等的两条直线，我们如果可以通过一种算法把需要进行二分法的事件映射到y1上侧与y2下侧，就达到二分类目的了。
顾翔
2022-09-23
201
0
快速入门Python机器学习（12）
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
编程算法
看来，对三组数据高斯贝叶斯算法在三个数据中最好，我们让他与以前学习过的分类算法做个比较。
顾翔
2022-09-23
242
0
快速入门Python机器学习（11）
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
腾讯云测试服务
朴素贝叶斯可以分为贝努利贝叶斯(BernoulliNB)、高斯贝叶斯(GaussianNB)和多项式贝叶斯(MultinomailNB)。贝努利贝叶斯(BernoulliNB)又可以分为二项分布和0-1分布。我们首先来介绍贝努利贝叶斯(BernoulliNB)。
顾翔
2022-09-23
349
0
快速入门Python机器学习（十）
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
编程算法
天气预报有雨P(A)：50%、堵车概率P(B): 80%、下雨后堵车概率P(A|B): 40%；那么堵车后下雨的概率P(B|A)是多少，根据朴素贝叶斯定律：
顾翔
2022-09-23
253
0
快速入门Python机器学习
腾讯云测试服务
无监督学习
机器学习
监督学习
神经网络
有监督学习：预先定义好的一组标签（比如禾本科植物：小麦、玉米、水稻、高粱、高羊茅、剪股颖、早熟禾、燕麦、稗、茅、狗尾巴草），通过机器学习后获得的结果是在预先定义好的标签内（比如：燕麦）。
顾翔
2022-05-22
275
0
回顾2021
腾讯云测试服务
自动化测试
devops
机器学习
神经网络
1．对自动化测试有了理性的认识。前几年，无论参加什么测试会议，都是提及自动化测试的。虽然没有说自动化测试是万能的，但是许多人都感觉到好像只要企业上了自动化测试，软件的质量就得到了保障，就不会有Bug出现。从2020年开始，我就发现人们对自动化测试有了理性的认识，深切的感觉到了以功能为主的自动化测试目的在于新版本发布，验证回归测试用例是否能够正确地运行；手工测试仍然是发现缺陷的主力军，对于新功能，新老功能结合的功能，还是需要大量的手工测试；以性能为主测试必须依赖于自动化测试工具，比如LoadRunner、JMeter、Gatling、Locust；以安全为主测试同时依赖于工具和手工，手工测试主要处理与业务相关的安全测试；而工具主要处理与业务无关的安全测试，比如XSS攻击、SQL注入等等。
顾翔
2022-01-05
403
0
机器学习连载（30）
机器学习
人工智能
计算机
性能
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
顾翔
2021-07-22
193
0
机器学习连载（29）
机器学习
人工智能
计算机
性能
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
顾翔
2021-07-22
226
0
机器学习连载（28）
机器学习
人工智能
计算机
性能
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
顾翔
2021-07-22
210
0
机器学习连载（27）
机器学习
人工智能
计算机
性能
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
顾翔
2021-07-22
210
0
机器学习连载（26）
机器学习
人工智能
计算机
性能
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
顾翔
2021-07-22
182
0
机器学习连载（25）
机器学习
人工智能
计算机
性能
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
顾翔
2021-07-22
249
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