书中刚开始是以一个登录功能开始的，这个例子非常具有代表性。说到这个登录功能，人人认为很简单，但是要设计好的测试用例，还是要费一番功夫的。把书中的这块的东西整理了下，大概是这样的。...功能测试用例输入已注册的用户名和正确的密码，验证是否登录成功；输入已注册的用户名和不正确的密码，验证是否登录失败，并且提示信息正确；输入未注册的用户名和任意密码，验证是否登录失败，并且提示信息正确；用户名和密码两者都为空...页面上的密码框是否加密显示？后台系统创建的用户第一次登陆成功时，是否提示修改密码？忘记用户名和忘记密码的功能是否可用？前端页面是否根据设计要求限制用户名和密码长度？...验证是否会重定向到用户登录界面；验证密码输入框不支持复制和粘贴；验证密码输入框输入的密码是否都可以在页面源码模式下查看；在用户名和密码的输入框中分别输入典型的“SQL注入攻击”字符串，验证系统返回的页面...；用户名和密码的输入框中分别输入典型的“跨站脚本攻击”字符串，验证系统的行为是否被篡改；连续多次登录失败的情况下，验证系统是否会阻止后续的登录以应对暴力破解密码；同一用户在用一终端的多种浏览器上登录，验证登录功能的互斥性是否符合设计预期
假设现在有一个线性回归模型： 人均GDP = a第一产业产值 + b工业产值 + c建筑业产值 + d第三产业产值 + e PS：人均GDP单位元，各产业产值单位亿元，为方便说明，这里举一个简单的例子...看R2，比如 R2=0.95，说明这几个产业的产值，对人均GDP的解释能力为95%。 我们常用的分析指标差不多是这些，其他 t值、F值、DW值等都是对模型本身的各种检验，对于业务分析没有太多帮助。...本文介绍一个指标，从另一个角度进行分析：各自变量对因变量的贡献率。 一、贡献率的计算 仍以上面回归模型为例，这个贡献率就是 各产业值 对 人均GDP 的 贡献率。...目前似乎还没有一种教科书式的定义（如果有，欢迎同步给我），paper中比较多的衡量方法是： 引入该因子之后，引起的模型R2的变化，即 贡献率 = delta R2。...我们用 stepwise 跑出线性回归模型： ? 图1 回归模型结果(1) ? 图2 回归模型结果(2) 我们主要关注最终被stepwise确定的模型，也就是表中的 model 4。
简介 首先，我们使用 fasttext 的目的是什么？是文本分类，即对一个词语，给出它所属于的类别。 文本分类的目标是将文档（如电子邮件，博文，短信，产品评论等）分为一个或多个类别。...这些类别可以是根据评论分数，垃圾邮件与非垃圾邮件来划分，或者文档的编写语言。 如今，构建这种分类器的主要方法是机器学习，即从样本中学习分类规则。...为了构建这样的分类器，我们需要标注数据，它由文档及其相应的类别（也称为标签或标注）组成。 什么是 fasttext 呢？...FastText 是 Facebook 开源的一款快速文本分类器，提供简单而高效的文本分类和表征学习的方法，精度接近深度模型但是速度更快。...使用 n-gram 这是一个额外提高，在刚才的模型中，训练的时候是没有加上n-gram特征的，也就是没有考虑词序的因素。这里可以 简单了解 n-gram. 这是最终执行的训练命令： .
作者|ARAVIND PAI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 使用PyTorch建立你的第一个文本分类模型 概述 学习如何使用PyTorch执行文本分类 理解解决文本分类时所涉及的要点...PyTorch的基本单位是张量，类似于python中的“numpy”数组。...除了处理词汇之外，PyTorch还有一个可以处理可变长度序列的特性! 2. 处理可变长度序列 你听说过循环神经网络是如何处理可变长度序列的吗?有没有想过如何实现它?...usp=drive_open 现在是使用PyTorch编写我们自己的文本分类模型的时候了。 实现文本分类 让我们首先导入构建模型所需的所有必要库。...结尾 我们已经看到了如何在PyTorch中构建自己的文本分类模型，并了解了包填充的重要性。 你可以尝试使用调试LSTM模型的超参数，并尝试进一步提高准确性。
使用 10 行 Python 代码构建你的第一个深度学习模型 今天的我们的目标是使用最少的代码，实现一个深度学习模型，完成手写数字识别的功能。 1....Notebook，简单易用方便调试。...检验模型 利用之前的测试数据，对手写数字分类模型的效果进行检验。...model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2) [0.07800268666106276, 0.9765] 结果显示，刚才构建的模型分类准确率为 97.65%。...至此你的第一个深度学习模型已经完成。 4. 作者介绍 本人曾就职于海康威视，目前从事数据开发，专注于 Python，人工智能，大数据领域。
本文明确了多标签图像分类的概念，并讲解了如何构建多标签图像分类模型。 介绍 你正在处理图像数据吗?...然后，它打动了我—包含各种各样的人的电影/电视剧海报。我可以仅通过看海报就能来构建我自己的多标签图像分类模型来预测不同的流派吗？ 答案很简单——是的!在本文中，我解释了多标签图像分类背后的思想。...我们将使用电影海报构建我们自己的模型。你将会对我们的模型产生的令人印象深刻的结果感到惊讶。如果你是《复仇者联盟》或《权力的游戏》的粉丝，那么在实现部分会有一个很棒的惊喜(无剧透的)给你。 激动吗?...在进入下一节之前，我建议你通读这篇文章——在10分钟内构建你的第一个图像分类模型!它将帮助你了解如何解决一个多类图像分类问题。...但在此之前，你还记得构建图像分类模型的第一步吗? 没错——就是正确的加载和预处理数据。
因此，在本文中，我们将介绍解决文本分类问题的关键点。然后我们将在PyTorch框架实现我们的第一个文本分类器！...PyTorch的基本数据单元是Tensor，类似于python中的numpy数列。...尽管padding解决了变长序列的问题，但也带来了新的问题——padding token是增加了新的信息/数据，下面我用一个简单的图来做解释。...BucketIterator以需要最小填充量的方式形成批次。 模型架构 现在需要定义模型的架构来解决这个二分类问题。Torch中的nn模块，是一个所有模型的基础模型。...小结 我们已经看到了如何在PyTorch中构建自己的文本分类模型，并了解了压缩填充的重要性。您可以随意使用长短期模型的超参数，如隐藏节点数、隐藏层数等，以进一步提高性能。
一旦你创建了第一个工作流，你还可以去“Browse Example Workflows（浏览示例工作流）”查看更多的工作流。这是向任何问题构建解决方案的第一步。 要设置工作流，你可以遵循以下步骤。...此外，还定义了每个产品和商店的某些属性。其目的是建立一个预测模型，并找出每个产品在特定商店的销售情况。 使用这个模型，Big Mart将尝试了解产品和商店的属性，这些特性在增加销售中起着关键的作用。...） 7.移动平均线（Moving Average） 4.训练你的第一个模型 让我们来看看如何在KNIME中构建一个机器学习模型。...4.1实现线性模型 首先，我们训练一个包含数据集所有特性的线性模型，以了解如何选择特性和构建模型。...完成此任务后，需要导入Test data（测试数据）以运行你的模型。 将另一个文件阅读器拖放到你的工作流中，并从你的系统中选择测试数据。 ? 正如我们所看到的，测试数据也包含了缺失值。
仅需要简单的xml属性配置 下面1节会详细介绍其使用方法 3.3 二次开发成本低 本项目已在 Github上开源：地址：SearchView 具备详细的源码分析文档：Android开源库：手把手教你实现一个简单好用的搜索框...源码解析 具体请看文章：Android开源库：手把手教你实现一个简单好用的搜索框（含历史搜索记录） ---- 7....总结 相信你一定会喜欢上 这款简单 & 好用的SearchView控件 已在Github上开源：SearchView，欢迎 Star ！...下一篇文章我将继续进行一些有趣的自定义View实例讲解，有兴趣可以继续关注Carson_Ho的安卓开发笔记 更多简单好用的开源库：简单 & 好用的开源组件： 自定义EditText：手把手教你做一款含一键删除...因为你的鼓励是我写作的最大动力！
用于建模的Python库 我们已经到达了本文最受期待的部分 - 构建模型！这就是我们大多数人首先进入数据科学领域的原因，不是吗？ 让我们通过这三个Python库探索模型构建。...它是一个开源的端到端平台。TensorFlow提供简单的模型构建，强大的机器学习生成，以及强大的实验工具和库。 ? TensorFlow提供多个抽象级别供您根据需要进行选择。...库 你真的了解你的模型是如何工作的吗？...你能解释为什么你的模型能够得出结果吗？这些是每个数据科学家应该能够回答的问题。构建黑盒模型在业界是没有用的。 所以，我已经提到了两个Python库，可以帮助您解释模型的性能。...他们是自动化机器学习的市场领导者。但是你知道他们在Python中也有一个模型可解释性库吗？ H2O的无人驾驶AI提供简单的数据可视化技术，用于表示高度特征交互和非线性模型行为。
它是一个开源的端到端平台。TensorFlow提供简单的模型构建，强大的机器学习生成，以及强大的实验工具和库。 TensorFlow提供多个抽象级别供您根据需要进行选择。...库 你真的了解你的模型是如何工作的吗？...你能解释为什么你的模型能够得出结果吗？这些是每个数据科学家应该能够回答的问题。构建黑盒模型在业界是没有用的。 所以，我已经提到了两个Python库，可以帮助您解释模型的性能。.../* LIME */ LIME是一种算法（和库），可以解释任何分类器或回归量的预测。LIME如何做到这一点？通过一个可解释的模型来近似它。灵感来自“为什么我应该相信你？”...他们是自动化机器学习的市场领导者。但是你知道他们在Python中也有一个模型可解释性库吗？ H2O的无人驾驶AI提供简单的数据可视化技术，用于表示高度特征交互和非线性模型行为。
建立一个简单的回归模型来预测下一顿午餐的成本，或者从电力公司那里下载你的用电数据，然后在 Excel 中做一个简单的时间序列图来发现一些用电规律。 在您完全沉迷于机器学习之后，可以看看这个视频。...对于机器学习/人工智能，Python是一款优秀的语言吗？ 除非你是一个研究复杂算法的纯理论证明的博士研究员，否则你将主要使用现有的机器学习算法，并将它们应用于解决新问题。这就需要你懂得如何编程。...TensorFlow 使用 Numpy 数组作为基础构件模块，基于此，为深度学习任务构建了 Tensor 对象和 graphflow 。很多 Numpy 操作都是用 C 实现的，这使它运行更快。...Pandas 基于 Numpy 数组构建，因此保留了计算速度快的特性，并且提供了很多数据工程领域的功能，包括： 可以读/写多种不同的数据格式； 选择数据子集； 跨行列计算； 查找并填充缺失的数据； 将操作应用到数据中的独立组...多项式特征生成：对于不尽其数的回归建模任务，在输入数据中考虑非线性特征来增加模型的复杂性是有用的。一个简单且常用的方法是使用多项式特征，可得到特征的高阶和交互项。
NumPy中的数组操作 创建数组 我们可以通过将python列表传入np.array()来创建一个NumPy数组（也就是强大的ndarray）。...NumPy数组的属性T可用于获取矩阵的转置。 ? 在较为复杂的用例中，你可能会发现自己需要改变某个矩阵的维度。...这意味着如果你有一个10秒的CD质量的WAVE文件，你可以将它加载到长度为10 * 44,100 = 441,000个样本的NumPy数组中。想要提取音频的第一秒？...用数字表示文本需要两个步骤，构建词汇表（模型知道的所有唯一单词的清单）和嵌入（embedding）。...模型需要先训练大量文本才能用数字表示这位战场诗人的诗句。我们可以让模型处理一个小数据集，并使用这个数据集来构建一个词汇表（71,290个单词）： ?
让我们从安装NumPy开始：pip install numpy接下来，我们将创建一个简单的NumPy数组并演示一些基本的操作：import numpy as np# 创建一个一维数组arr = np.array...Array:", arr_squared)以上代码创建了一个一维数组，展示了数组的形状、类型、访问元素以及简单的数组运算。...以下是一个简单的示例：import numpy as np# 创建一个数组data_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])# 计算平均值、标准差和总和mean_value...机器学习： 使用Scikit-Learn，我们学习了如何准备数据、训练模型和评估性能，包括简单的逻辑回归模型和图像分类任务。...深度学习应用： 我们展示了如何使用TensorFlow和PyTorch构建和训练更复杂的深度学习模型，包括全连接神经网络和卷积神经网络。这些示例覆盖了从简单的数值数据到图像分类等多个领域。
NumPy引入了支持大型多维数组和矩阵的函数，同时还引入了高级数学函数来处理这些数组和矩阵。 NumPy是一个开源库，有多方贡献者。...构建模型中的佼佼者。...是一个开放源码的端到端平台。TensorFlow提供简单的模型构建，强大的机器学习生产，以及强大的实验工具和库。 TensorFlow提供多个抽象级别，可根据需要进行选择。...用于数据解释性的Python库 你真的了解模型如何工作吗？能解释模型为什么能够得出结果吗？这些是每个数据科学家都能够回答的问题。构建黑盒模型在业界毫无用处。...但是你知道其在Python中也有一个模型可解释性库吗？
预处理 CSV 文件并将数据转换为张量 使用 PyTorch 构建神经网络模型 使用损失函数和优化器来训练模型 评估模型并了解分类不平衡的危害 写在前面 在开始构建神经网络之前，首先了解一下几个重要概念...本次目标是要回答一个简单的问题：明天会下雨吗？ 数据集来自Kaggle[文末参考链接2]，接下来先通过Pandas读取导入数据集。 df = pd.read_csv('....构建神经网络 接下来我们将使用PyTorch建立一个简单的神经网络(NN)，尝试预测明天是否会下雨。本次构建的神经网络结构分为三个层，输入层、输出层和隐藏层。...不幸的是，我们不能完全相信有雨类的预测，因为样本不平衡导致模型倾向于无雨类。 可以通过查看一个简单的混淆矩阵来评估二分类效果。...说实话，构建性能良好的模型真的很难，但在多次搭建模型过程中，你会不断学到一些技巧，并能够不断进步，这将会帮助你以后做的更好。
你觉得这95%的准确率真的是实至名归吗？ 评估的需求 现在我假设你对数据集的预处理做的十分完美，去除了缺失值、处理了类别数据、消除了噪声。...但是仅仅这样做并不是那么的保险，简而言之，你不能用这样得到的准确率作为这个模型最终的评判标准。这个时候问题就来了，你可能想知道——为什么？...假设现在你正在做一个关于垃圾邮件分类的工作，数据集98%都是垃圾邮件，仅2%为有效邮件，在这种情况下，即便是不建立任何模型，直接把所有的邮件都认为是垃圾邮件，你都可以获得98%的准确率。...想象一下，如果一个基于胸部x光线的肿瘤分类模型是用这样的方法让准确率上了98%，并且还将这项技术推向了市场。你将无法想象这将会让多少人从其中丧命。...模型构建和评估管道的流程图概览 注意：训练集和测试集的比例可设置为80:20,75:25,90:10等等。这个比例是根据数据量的大小认为设置的。一个常用的比例是使用25%的数据进行测试。
以下是一个简单的示例代码，用于演示如何使用Python和Keras库来实现一个简单的循环神经网络（RNN）模型：pythonCopy codeimport numpy as npfrom keras.models...(X_test)print("预测结果:", y_pred)这个示例代码中，我们首先导入所需的库，然后生成了一个简单的训练数据集，其中X_train是一个形状为(1, 5, 1)的三维数组，表示一个序列数据...以上就是一个简单的循环神经网络的示例代码，你可以根据自己的需求和数据进行相应的修改和扩展。...然后，我们使用pad_sequences函数对序列进行填充，使得所有序列的长度相同。 接着，我们将标签转换为numpy数组。 然后，我们构建了一个Sequential模型。...最后，我们使用fit方法训练模型，指定训练数据集、训练轮数、批量大小和验证集比例。 以上就是一个使用LSTM实现文本分类的示例代码，你可以根据自己的需求和数据进行相应的修改和扩展。
NumPy（提交：17911，贡献者：641） 首先介绍科学应用方面的库，其中NumPy是不可忽视的选择。NumPy用于处理大型多维数组和矩阵，并通过大量的高级数学函数和实现方法进行各种操作。...SciPy（提交：19150，贡献者：608） 科学计算方面的另一个核心库是SciPy。SciPy基于NumPy，因此扩展了NumPy的功能。SciPy的主要数据结构是由Numpy实现的多维数组。...在它的帮助下，你可以使用机器学习方法进行各种绘图尝试。 Statsmodels在不断改进。今年加入了时间序列方面的改进和新的计数模型，即广义泊松、零膨胀模型和负二项。...Plotly（提交：2906，贡献者：48） Plotly能够让你轻松构建复杂的图形。Plotly适用于交互式Web应用程序。可视化方面包括等高线图、三元图和三维图。...它支持将近30种语言，提供简单的深度学习集成，并能确保稳定性和高准确性。SpaCy的另一个强大功能是无需将文档分解，整体处理整个文档。 19.
NumPy引入了支持大型多维数组和矩阵的函数，同时还引入了高级数学函数来处理这些数组和矩阵。 NumPy是一个开源库，有多方贡献者。...是一个开放源码的端到端平台。TensorFlow提供简单的模型构建，强大的机器学习生产，以及强大的实验工具和库。...云支持：PyTorch支持在主要的云平台上运行，通过预构建的映像、对GPU的大规模训练、以及在生产规模环境中运行模型的能力等，可提供无摩擦的开发和轻松拓展 《PyTorch简介——一个简单但功能强大的...库 你真的了解模型如何工作吗？...能解释模型为什么能够得出结果吗？这些是每个数据科学家都能够回答的问题。构建黑盒模型在业界毫无用处。 所以，上文中已经提到的两个Python库可以帮助解释模型的性能。
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