回归测试 是一种用于测试产品的增量验证技术。它旨在验证在正在进行的开发过程中，产品的新变化没有破坏现有功能，为每个新功能添加新的测试用例可确保回归测试成功。开发人员可能会发现它没有帮助，因为他们不仅必须修复通过回归报告的问题，而且还必须与 QA 保持同步，以免影响系统行为的更改。然而，它也给测试人员带来了选择更相关、更现实和重复的案例的挑战。 回归测试适用于所有类型的测试模型。然
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2024-06-24 18:21:21
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量化数据期末复习首先是QDAQDA是什么，顾名思义是对数据的量化分析QDA使用什么 使用R语言和Rstudio作为实验环境QDA这一门课中较为重要的是什么 是对数据的讨论、分析、描述假设检验：预设假设是一个预计会被拒绝的假设 备则假设是什么是箱型图？它有什么特点？有什么作用和用途？箱型图是一个描述一组同类型数据分布范围的图，它包含如下几个要素：数据的上下限，数据的上下四分位，数据的中位数。什么是柱
摘要：本文描述了软件回归测试的概念和进行回归测试的基本步骤，介绍了可用于回归测试的
测试用例库的维护方法，给出了几种可以可保证回归测试效率和有效性的回归测试策略，总结
了回归测试时应该注意的一些实际问题。
关键词：回归测试；测试用例；基线测试用例库
Software Regression Testing and It’s Practice
Abstract：The article
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2024-06-22 11:25:10
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符号回归Gplearn扩展了scikit学习机器学习库，通过符号回归执行遗传编程(GP)。
符号回归是一种机器学习技术，旨在识别一个潜在的数学表达式。它首先建立一个朴素随机公式的总体来表示已知自变量和它们的因变量目标之间的关系，以预测新数据。每一个连续的生成程序从之前的程序进化而来，从种群中选择最适合的个体进行遗传操作。基因编程能够采取一系列完全随机的程序，（未经训练，你可能也想不到的任何给定的目
Softmax回归
Contents [hide]1 简介2 代价函数3 Softmax回归模型参数化的特点4 权重衰减5 Softmax回归与Logistic 回归的关系6 Softmax 回归 vs. k 个二元分类器7 中英文对照8 中文译者简介在本节中，我们介绍S
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2024-08-09 15:56:21
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Bootstrap 1>.Web UI 框架可以帮助菜鸟程序员 ，迅速简便的搭建起专业级界面效果2>如何快速掌握利用框架 1.框架的整合和搭建，让框架能够正常跑起来 2.通过复制粘贴文档中的代码，实验框架中的各个组件 记住关键组件的图像 （长什么样） 3>Bootstrap需要导入的文件在head标签中，通过
Logistic回归算法笔记前言对于分类问题，比如二分类，输出y一共分为负类（记为0）和正类（记为1），即 y∈{0,1}。 如果使用线性回归的方式解决，如果存在与同类样本中特征差别较大的个体，可能导致的得到的假设函数 (θ为待优化参数） 的分类效果较差。Logistic 函数的引入符号引入： m为训练样本个数 n为特征变量个数 θ=,… (T表示转置 ) 上标i表示第i个样本以二分类为例，由于
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2024-04-06 20:15:27
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一、 回归问题的符号说明 n 代表特征的数量 代表第i个训练实例，是特征矩阵中的第i行，是一个向量。 代表特征矩阵中第i行的第j个特征。二、假设函数 这个公式中有n+1个参数和n个变量，为了使得公式能够简化一些，引入，则公式转化为： 此时模型中的参数是一个n+1维的向量，任何一个训练实例也都是n+1维的向量，特征矩阵X的维度是m*(n+1)。因此公式可以简化为：,其中
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2024-04-08 13:12:23
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Day2此系列博客是看的是2022年的吴恩达的机器学习，以下是相关的笔记，如有不对的地方，请大家指出！线性回归模型理解代价函数可视化代价函数可视化举例 此系列博客是看的是2022年的吴恩达的机器学习，以下是相关的笔记，如有不对的地方，请大家指出！线性回归模型 数据除了可以用左图的图表外，也可以使用右图的数据表，右侧有多少对数据，图表上就有多少个x用于训练模型的数据集称为训练集，要预测房子的价格，
压缩感知——简介压缩感知，compressed sensing又称compressed sampling，是在采样过程中完成了数据压缩的过程。 压缩感知在信号采样的过程中，用很少的采样点，实现了和全采样一样的效果。压缩感知——信号采样学过通信原理或信号与系统的都知道奈奎斯特采样定理，即想让采样之后的数字信号完整保留原始信号中的信息，采样频率必须大于信号中最高频率的2倍。原因是时域以τ为间隔进行采样
最近在整理数据优化方面的知识，看的多了最小二乘法和梯度下降法之类的词语经常出现，很多算法都有用到类似方法，或者很多算法看起来和这些似曾相识，比如BP神经网络，支持向量机，等等分类回归方法。可见这最小二乘法和梯度下降法是很基础的方法，很值得好好复习下，不然很多东西剪不断，理还乱。 首先科普下，
- 通过正则表达式可以定义一些匹配规则，只要满足匹配规则即认为匹配成功，从而实现模糊匹配。- 正则表达式中既可以包含普通字符，也可以包含由特殊字符指定的匹配模式。- 在实际应用正则表达式进行匹配时，正则表达式中的普通字符需要做精确匹配，而特殊字符指定的匹配模式则对应了用于模糊匹配的规则。 常用的匹配模式 我们通常在用于表示正则
我们的第一个学习算法将是线性回归，英文术语是linear regression。我们将看到模型是什么样子，而更重要的是我们将看到监督学习整体逻辑是什么样子。现在我们来定义一些机器学习中常用的符号。我们使用小写字母m来表示训练样本的样本总数。我们使用小写字母x来表示输入变量，不过通常我们称之为特征。最后，我们使用小写字母y来表示输出变量或者叫做目标变量。使用这三个符号标记，我们可以使用(x,y)来表
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2024-09-19 20:30:49
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# 使用Python进行实证分析
实证分析是一种通过数据和实际观测来检验假设的方法。在经济学、社会学以及其他科学领域，实证分析至关重要。随着数据科学的兴起，使用Python进行实证分析越来越普遍。本文将介绍如何使用Python进行实证分析，并通过具体的代码示例展示数据可视化的方法。
## 环境准备
首先，我们需要确保安装了必要的Python库。我们将使用`pandas`进行数据处理，`mat
原创
2024-07-31 08:10:24
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在这篇博文中，我将深入探讨“python 实证研究”相关的问题，通过细致的分析和方法论展示，以解决这一问题的过程为主线，系统地分享如何利用Python进行实证研究。
## 协议背景
在进行实证研究时，我们相当于在不同的协议之间做比较，理解其运作原理。为了清晰地表达这一过程，我将引入四象限图来展示不同协议的特性。透过这个图，我们能快速了解各个协议的适用场景和效能对比。
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文章目录前言一、线性回归的概念二、线性回归中常用的符号三、线性回归的算法流程四、线性回归的最小二乘法(LSM)五、 总结 前言一、线性回归的概念线性回归（Linear Regression）：是一种通过属性的线性组合来进行预测的线性模型，其目的是找到一条直线或者一个平面或者更高维的超平面，使得预测值与真实值之间的误差最小化。如下图所示，在一堆看似毫无规则的数据中去找到一条直线来拟合（表示）这些数
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2024-02-14 15:01:41
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1 线性回归线性回归通常用于根据连续变量估计实际数值 (房价呼叫次数总销售额等) 我们通过拟合最佳直线来建立自变量和因变量的关系这条最佳直线叫做回归线, 并且用 Y= a *X + b 这条线性等式来表示理解线性回归的最好办法是回顾一下童年假设在不问对方体重的情况下, 让一个五年级的孩子按体重从轻到重的顺序对班上的同学排序, 你觉得这个孩子会怎么做? 他 (她) 很可能会目测人们的身高和体型, 综
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2024-02-26 17:38:48
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统计软件简介一、SPSS stical Product and Service Solutions（社会科学统计软件包）的缩写。SPSS是公司是由美国斯坦福大学三位学生与1968年在芝加哥成立，随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为"统计产品与服务解决方案"，标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。为IBM公司推出的一系列用于统计
- 什么是归因 attribution汉语上理解，指的是观察者对他人的行为过程或自己的行为过程所进行的因果解释和推论。归因——因果解释和推论。attributionpsychology : the interpretive process by which people make judgments about the causes of their own behavior
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2024-09-07 22:51:04
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# 使用Python进行实证分析的指南
实证分析是使用数据来验证理论或假设的过程。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python进行实证分析。掌握以下流程后，你就可以用Python有效地进行数据分析。
## 实证分析的流程
下表展示了进行实证分析的主要步骤：
| 步骤 | 描述 | 所需工具/库 |
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