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《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）

2022-09-23

7380

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。

2022-09-23

2600

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：

2022-09-23

2690

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)

2022-09-23

2820

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)

2022-09-23

1500

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。

2022-09-23

2080

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。

2022-09-23

2420

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)。

2022-09-23

3480

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：

2022-09-23

2530

机器学习测试笔记（21）——朴素贝叶斯算法

机器学习神经网络深度学习人工智能

那么，小明已经告知他不来我家，下暴雨的概率P(A|B) = 90%*60%/80%=67.5%

2021-01-28

4340

机器学习测试笔记（13）——支持向量机

机器学习神经网络深度学习人工智能

上图左边为线性可分的，通过一条直线就可以把两类分开；而右边是线性不可分的，如何用一条线都不能把红黑两个分离开。对于线性不可分的我们可以采取升维的方式来解决，比如有如下十个样本。

2021-01-18

4030

机器学习测试笔记（14）——决策树与随机森林

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

在介绍决策树之前我们先来介绍下信息熵，信息熵是约翰·香农根据热力学第二定律，在 1948《通信的数学原理》一书中提出，主要思想是：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。比如“小张今天会不会在9:00之前到公司”的信息熵就比“小张今天会不会吃早饭”的信息熵要高，因为小张长久以来没有不吃早饭的习惯。

2021-01-18

9440

机器学习测试笔记（14）——支持向量机

kernel 机器学习神经网络深度学习人工智能

上图左边为线性可分的，通过一条直线就可以把两类分开；而右边是线性不可分的，如何用一条线都不能把红黑两个分离开。对于线性不可分的我们可以采取升维的方式来解决，比如有如下十个样本。

2021-01-18

5190

机器学习测试笔记（13）——决策树与随机森林

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

在介绍决策树之前我们先来介绍下信息熵，信息熵是约翰·香农根据热力学第二定律，在 1948《通信的数学原理》一书中提出，主要思想是：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。比如“小张今天会不会在9:00之前到公司”的信息熵就比“小张今天会不会吃早饭”的信息熵要高，因为小张长久以来没有不吃早饭的习惯。

2021-01-18

8660

如何测试人工智能模型：QA入门指南

机器学习神经网络深度学习人工智能 linux

https://dzone.com/articles/how-to-test-ai-models-an-introduction-guide-for-qa-1

2020-05-21

1.4K0

人工智能在测试中有什么优势？

功能测试腾讯云测试服务神经网络深度学习人工智能

来源：https://marutitech.com/artificial-intelligence-in-testing

2020-05-21

7090

How Do You Test AI Systems?--你如何测试AI系统

神经网络深度学习人工智能腾讯云测试服务 linux

RonSchmelzerContributor（Ron SchmelzerContributor公司）

2020-05-20

6320

如何测试深度学习

腾讯云测试服务 pytorch 机器学习神经网络深度学习

One of thelargest challenges when starting our company was learning how to use deeplearning models in production grade software. Whilst we had solved thechallenge of proving our models were capable of solving the problem withcontrolled environment (and nice datasets), building a pipeline and testingsuite was difficult and we’d like to share what we’ve learnt.

2020-05-20

1.2K0

人工智能自动化测试探索

自动化测试腾讯云测试服务神经网络深度学习人工智能

顾翔老师近期推出一对一入职面试辅导。有兴趣者可加微信xianggu19720625与我联系。先要提供简历初选，合适者进一步洽谈。

2020-01-17

1K0

软件测试自动化的最新趋势

单元测试腾讯云测试服务神经网络深度学习人工智能

顾翔老师开发的bugreport2script开源了，希望大家多提建议。文件在https://github.com/xianggu625/bug2testscript，

2019-12-12

7090

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