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
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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摘要： 决策树是非常基础的算法，其不仅能够进行分类还可以进行回归处理，也就是回归树。要想提高决策树的性能还需要做好剪枝的工作。关键词： 回归树，剪枝1 回归树之前已经介绍过决策树的基本理论了：这份分类决策树算法介绍请收好。回归树(regression tree)，顾名思义是将决策树应用于回归问题当中的，直接也介绍过如何使用knn算法做回归分析。现在看看如何使用树模型来进行回归分析。使用决策树做回归
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2024-05-23 22:04:22
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介绍Bootstrap又称自展法、自举法、自助法、靴带法 , 是统计学习中一种重采样(Resampling)技术，用来估计标准误差、置信区间和偏差Bootstrap是现代统计学较为流行的一种统计方法，在小样本时效果很好。机器学习中的Bagging，AdaBoost等方法其实都蕴含了Bootstrap的思想，在集成学习的范畴里 Bootstrap直接派生出了Bagging模型.用子样本来类比总
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2024-05-26 19:56:46
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Task06：GBDT的分类和回归一、Boosting算法首先这三种算法都属于Boosting方法，且GBDT是机器学习算法，XGBoost和LightGBM是GBDT的算法实现。Boosting方法训练基分类器时采用串行的方式，各个基分类器之间 有依赖。其基本思想是根据当前模型损失函数的负梯度信息来训练新加入的弱分类器，然后将训练好的弱分类器以累加的形式结合到现有模型中。这个过程是在不断地减小损
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2024-04-29 19:20:14
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1.Bootstap的使用模板<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
<meta charset="utf-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
<meta name="viewpo
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2024-10-08 20:37:33
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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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前面讲到，决策树（决策树（Decision Tree））可以用来解决分类或回归问题，它们统称为分类回归树（Classification and Regression Tree,CART）。并且，分类回归树有一个显著的缺点，那就是对噪音十分敏感，稍微改变数据，树的形状很有可能发生较大的改变。
为了防止分类回归树陷入过拟合，我们有一系列改善措施来提高树的性
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2024-03-28 16:54:11
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Bootstrap、bagging和boosting一）、Bootstrap1、应用场景：回归分析2、Bootstrap（自助法）算法思想：Bootstraping:称为自助法，它是一种有放回的抽样方法，它是非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法。Bootstrap的基本思想是：因为观测样本包含了潜在样本的全部的信息，那么我们不妨就把这个样本看做“总体”。可以简单地概括为：
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2024-05-01 19:26:13
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实现R语言bootstrap回归分析的步骤如下：
1. 数据准备
在进行bootstrap回归分析之前，首先需要准备好数据。数据可以通过读取外部文件（如CSV文件）或直接创建数据框的方式进行导入。假设我们的数据包含一个自变量x和一个因变量y，可以使用以下代码读取数据：
```R
# 读取CSV文件
data
原创
2023-12-29 07:13:22
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来源：DeepHub IMBA
本文约1000字，建议阅读5分钟本文旨在以一种为外行介绍的方式展示自举法的“为什么”。我们的项目并不总是有充足的数据。通常，我们只有一个样本数据集可供使用，由于缺乏资源我们无法执行重复实验(例如A/B测试)。幸运的是，我们有重采样的方法来充分利用我们所拥有的数据。自举法（Bootstrapping）是一种重采样技术，可以为我们解决这个问题。虽然我们可能对自举法背后的
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
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，
回归算法原理CART(Calssification and Regression Tree)算法是目前决策树算法中最为成熟的一类算法，应用范围也比较广泛。它即可用于分类，也可用于预测。西方预测理论一般都是基于回归的，CART是一种通过决策树方法实现回归的算法，它有很多其他全局回归算法不具有的特性。在创建回归模型时，样本的取值分为观察值和输出值两种，观察值和输出值都是连续的，不像分类函数那样有分类标
Regression：Case Study问题的导入：预测宝可梦的CP值Estimating the Combat Power(CP) of a pokemon after evolution我们期望根据已有的宝可梦进化前后的信息，来预测某只宝可梦进化后的cp值的大小确定Senario、Task和ModelSenario首先根据已有的data来确定Senario，我们拥有宝可梦进化前后cp值的这样
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2024-03-26 14:03:34
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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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写在前面最近因为在准备找深度学习相关的工作，听说经常会考到手推逻辑回归LR，因此提前在博客上记录一下。逻辑回归也称为对数几率回归，有些书上也叫逻辑斯蒂回归，叫法并不一致。英文名是一致的，losgitic regression，大家有这么一个概念就行了。正文考虑二分类的任务，输出标记为[0,1]。线性回归模型产生的预测值为： 于是，我们需将实值z转换为0/1值。最理想的是“单位阶跃函数”。图像如下图
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2024-05-28 21:48:10
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