测验4: 程序的控制结构 (第4周)
单项选择题
1、for var in ___:
print(var)
哪个选项不符合上述程序空白处的语法要求？
A、range(0,10)
B、{1;2;3;4;5}
C、“Hello”
D、(1,2,3)
正确答案 B
for … in … 中 in 的后面需要是一个迭代类型（组合类型），{1;2;3;4;5}不是Python的有效数据类型。
2、
for
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2024-07-06 13:41:35
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本文主要介绍了常规的测试集，包括：界面测试点集合、基本功能测试点集合、常见功能模块测试点集合（例如登录、增、删、改、查）、常用页面控件测试点集合、易用性测试点集合等。
作者：yang.yanan[ZSK] 软件测试工作要做好，如何提高我们测试的效率，首先就是要找出软件中的常用功能测试点，抽取共性的工作。功能测试就是对产品的各功能进行验证，根
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2023-11-27 21:52:20
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仅需10道题轻松掌握Python字符串方法 | Python技能树征题0. 前言1. 第 1 题：字符串检查2. 第 2 题：字符串大小写转换3. 第 3 题：字符串开头或结尾匹配4. 第 4 题：字符串匹配和搜索5. 第 5 题：字符串替换6. 第 6 题：删除字符串中不需要的字符7. 第 7 题：字符串对齐8. 第 8 题：字符串分割9. 第 9 题：字符串的合并拼接10. 第 10 题：在
文章目录前言代码一代码二 前言用于深度学习、机器学习划分自己的数据集。如train_scale=0.6, val_scale=0.2, test_scale=0.2，即该文件夹按0.6、0.2、0.2比例随机划分为训练集、验证集和测试集，根据需要自行更改数值，适用于文件夹包含多个子文件夹的情况，实现每个类均按比例划分[ ] 代码一将图片本身按照指定比例划分到新的文件夹[ ] 代码二将图片路径按照
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2024-01-29 02:50:17
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在进行机器学习模型的开发时，测试集的使用至关重要。本文将介绍如何在 Python 中利用测试集对模型进行评估，确保模型在真实数据上的性能。
问题背景
在业务应用中，机器学习模型的成功与否往往直接影响到决策的质量。例如，在一个在线广告投放系统中，广告模型的效果直接关系到广告的点击率和转化率。如果模型的准确性不高，将会导致不必要的资源浪费，甚至影响公司的收益。为此，在发布模型之前，使用测试集对模型
在实际的机器学习项目中，测试集和训练集的合理划分至关重要。数据集的划分直接影响到模型的泛化能力和实际应用效果。如果划分不当，可能会导致模型在训练集上表现良好，却在测试集上效果不佳，甚至出现过拟合的现象。本文将详细介绍如何在 Python 中进行测试集和训练集的划分，并探讨这一过程的背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试及预防优化。
### 问题背景
在机器学习中，通常会将原始数据集划分为
首先三个概念存在于 有监督学习的范畴 具体功能用途区别：（1）训练集作用：估计模型学习样本数据集，通过匹配一些参数来建立一个分类器。建立一种分类的方式，主要是用来训练模型的。（2）验证集作用：确定网络结构或者控制模型复杂程度的参数对学习出来的模型，调整分类器的参数，如在神经网络中选择隐藏单元数。验证集还用来确定网络结构或者控制模型复杂程度的参数。（3）测试集作用：检验最终选择最
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2023-12-01 16:59:40
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# Python制作训练集的完整指南
在机器学习和数据科学的领域，训练集是模型学习所需的重要组成部分。本文将为新手详细讲解如何使用Python制作训练集，我们将按照以下步骤进行介绍：
| 步骤 | 描述 |
|-----------|-----------------------------|
| 1. 数据收集 | 收集原始数据
本文按照VOC数据集的格式，制作出自己的数据集，此外介绍一款使用方便且能够标注多类别并能直接生成xml文件的标注工具——labelImg工具。Ubuntu源码安装由于Ubuntu系统自带python，这款软件在Ubuntu环境下的安装是最方便的。软件要求python版本在2.6以上，同时需要PyQt和lxml的支持。（1）下载代码git clone https://github.com/tzuta
在机器学习中的监督学习算法，通常将原始数据划分为训练集，验证集和测试集，划分的比例一般为60%：20%：20%，对原始数据三个数据集的划分，是为了能够选出模型效果最好的（准确率等指标）、泛化能力最佳的模型。1、训练集（training set） 作用：用来拟合模型，通过设置分类器的参数，训练分类模型。（训练出多个分类模型，同一参数不同取值的模型）2、验证集（cross validation set
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2024-01-05 19:00:48
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Python3入门机器学习2.3 训练数据集，测试数据集(1).判断机器学习算法的性能： 思考这样一个问题，如果所有原始数据都当做训练数据，训练出一个模型，然后用这个模型预测新来的数据所属的类型。训练得到的模型的意义在于在真实环境中使用，但是如果得到的模型很差怎么办？真实的环境难以拿到真实的label（标签）怎么办？以上问题都在告诉我们，其实我们用所有的原始数据都去当训练集来直接训练出模型投入到生
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2023-10-08 09:17:36
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摘 要一个训练良好的卷积神经网络可以很容易地进行网络修剪，而不会有明显的性能损失。这是因为网络滤波器捕捉的特征之间有不必要的重叠。跳跃连接、密集连接，以及Inception单元等网络结构上的创新都在一定程度上减轻了这个问题，但是这些改进往往伴随着运行时计算和内存需求的增加。我们试图从另一个角度来解决这个问题——不再是通过改变网络的结构，而是通过改变训练方法。通过暂时修剪，然后恢复模型的
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2024-10-18 20:47:57
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关于数据集的划分是基本概念，但是有时候看其他人代码时，经常被弄得云里雾里。特作此记录。目录训练集（train set）验证集（val set）验证集的正确打开方式测试集（test set）train（含label）——进一步分为train和val。val用于调参。train与val无交集，所以val也可以看模型效果。
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2024-01-17 13:05:56
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我们在做深度学习时，一般都是跑别人公开的数据集，如果想要跑自己的数据集怎么办？今天就记录一下我自己用的一种方法。1、假设待分类一共有n类2、新建一个文件夹，在该文件夹下新建n子个文件夹和n个对应的txt文件。将对应分类的图片放入到新建的分类文件夹中。假设 训练图片子文件夹名称分别为train_1到train_n，相对应
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2024-03-15 05:05:37
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文章目录第 2 章、使用Python进行DIY2.5、手写数字的数据集MNIST2.5.1、准备MNIST训练数据2.5.2、测试网络2.5.3、使用完整数据集进行训练和测试2.5.4、一些改进：调整学习率2.5.5、一些改进：多次进行2.5.6、改变网络形状2.5.7、大功告成2.5.8、最终代码 第 2 章、使用Python进行DIY2.5、手写数字的数据集MNIST2.5.1、准备MNIS
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2023-12-27 15:14:24
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通常在深度学习中将数据集划分为训练集、验证集和测试集训练集：相当于教材或例题，训练集在我们的模型过程中起的作用就是更新模型的参数，用以获得更好的性能，其行为表现就是让我们以为模型掌握了相关的知识（规律）。验证集：相当于模拟考试，只是你调整自己状态的指示器，这种调整的结果（从模拟考到高考），有可能更好，也有可能更糟糕。验证集的存在是为了从一堆可能的模型中，帮我们选出表现最好的那个，可用来选超参数。测
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2023-11-25 10:59:00
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一、大数据： 大数据是一个大的数据集合，通过传统的计算技术无法处理。这些数据集的测试需要用各种工具、技术、框架进行处理。大数据涉及数据创建，存储、检索、分析，而且它在数量、多样性、速度都很出色。二、大数据的测试类型：验证其数据处理、性能和功能测试是关键处理：批量、实时、交互数据质量测试：字段一致性、准确性、重复性、有效性、数据完整性性能测试三、大数据的测试步骤step1：数据阶段验证
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2024-04-06 13:45:55
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在有监督(supervise)的机器学习中，数据集常被分成2~3个即：训练集(train set) 验证集(validation set) 测试集(test set) 一般需要将样本分成独立的三部分训练集(train set)，验证集(validation set)和测试集(test set)。其中训练集用来估计模型，验证集
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2024-09-11 01:17:13
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在数据科学和机器学习的领域，Python的测试集构建是一个关键环节。合理选择和设计测试集，对于模型的准确性和评估至关重要。很多用户在使用Python进行相关工作时，遇到了一些棘手的问题。以下是一些背景信息，以便我们更好地理解当前的挑战。
> **用户反馈：** “我在构建模型时，测试集的选择似乎影响了结果，我需要一个系统化的方法来选择和评估测试集。”
## 背景定位
在很多机器学习项目中，选
前言 在机器学习中，经常提到训练集和测试集，验证集似有似无。感觉挺好奇的，就仔细查找了文献。以下谈谈训练集、验证集和测试集。1.为什么要划分数据集为训练集、验证集和测试集？ 做科研，就要提出问题，找到解决方法，并
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2023-11-25 17:58:58
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