正交化（Orthogonalization） 搭建建立机器学习系统的挑战之一是，你可以尝试和改变的东西太多太多了。包括，比如说，有那么多的超参数可以调。我留意到，那些效率很高的机器学习专家有个特点，他们思维清晰，对于要调整什么来达到某个效果，非常清楚，这个步骤我们称之为正交化，让我告诉你是什么意思吧。 这是一张老式电视图片，有很多旋钮可以用来调整图像的各种性质，所以对于这些旧式电视，可能有一个旋钮
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2023-08-26 23:22:52
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http://support.sas.com/techsup/technote/ts723_Designs.txt找到自己的正交表然后去映射操作。一、正交表 从全面试验中挑选出有代表性的点进行测试（均匀分散，整齐可比）；高效率、快速、经济的方法；二、正交表使用方法 1、根据控件和取值数选择一个合适的正交表 2、列举取值并编号，生成取值表 3、把取值表与选择的正交表进行映射三、混合正交表工具 在实际
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2024-03-06 15:13:12
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# 使用Python实现正交实验法的指导
在软件测试中，正交实验法是一种重要的实验设计方法，可以帮助我们更系统地测试不同变量对结果的影响。对于刚入行的小白来说，实现正交实验法可能会显得有些复杂，但通过一系列清晰的步骤与代码实现，你将能够轻松掌握这个过程。
## 流程概述
下面是实现正交实验法的大致流程：
| 步骤 | 描述
一、正交法研究多因素、多水平的一种实验方法，通过正交性找出实验中各因素最优的水平组合，通过分析这些最优组合的实验结果，来分析整个实验的结果与情况。1、概念及计算方法因素：待考察的变量 ；因素数：待考察的变量个数，即正交表的列数；水平：每个待考察变量的值；水平数：考察每个变量的最多的取值个数。正交表的行数(N)=(水平数-1)x因素数+1 必须是每个因素的水平数相等，若不相等则直接查。2、正交表的性
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2023-10-26 10:33:44
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在现代软件开发中，测试用例的编写与管理至关重要，特别是在需求变更快速的环境下。为了提高测试覆盖率与效率，正交法（Orthogonal Arrays）作为一种实验设计技术，能够有效地减少测试用例的数量，而又保证整体的验证效率。本文将详细探讨如何使用 Python 实现正交法自动生成测试用例，并对整个过程进行解析。
## 背景描述
正交法是一种设计实验的方法，最早应用于统计学，后逐渐被引入到软件测
前面一篇我们讲了测试用例的定义,重要性以及相关基础知识点.那么我们怎么去撰写测试用例呢?怎么去实现撰写达到评价标准的测试用例呢?是凭空想象?是想到哪里写到哪里?不不,这么专业的事情,我们有专业的方法去实现,针对撰写测试用例,我们有专业的测试用例设计方法. 说起测试用例 设计方法,我们最常见的是等价类、边界值.那我们今天就给大家讲,测试用例设计方法之:正交实验法.哈哈哈哈,是不是很惊喜,很意外.那么
1.正交实验法的概念正交试验设计(Orthogonal experimental design)是研究多因素多水平的又一种设计方法，它是根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验，这些有代表性的点具备了“均匀分散，齐整可比”的特点，正交试验设计是分式析因设计的主要方法。是一种高效率、快速、经济的实验设计方法。日本著名的统计学家田口玄一将正交试验选择的水平组合列成表格，称为正交表。例如作一
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2024-07-08 11:23:53
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正交试验法使用前提利用因果图来设计测试用例时，作为输入条件的原因与输出结果之间的因果关系，有时很难从软件需求规格说明中得到往往因果关系非常庞大，以至于据此因果图而得到的测试用例数目多的惊人，给软件测试带来沉重的负担，为了有效地，合理地减少测试的工时与费用，可利用正交试验设计方法进行测试用例的设计。 研究多因素多水平的一种设计方法。它是根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验，
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2023-10-12 14:49:26
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正交实验法就是利用排列整齐的表 -正交表来对试验进行整体设计、综合比较、统计分析，实现通过少数的实验次数找到较好的生产条件，以达到最高生产工艺效果，这种试验设计法是从大量的试验点中挑选适量的具有代表性的点，利用已经造好的表格—正交表来安排试验并进行数据分析的方法。正交表能够在因素变化范围内均衡抽样，使每次试验都具有较强的代表性，由于正交表具备均衡分散的特点，保证了全面实验的某些要求，这些试验往
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2023-09-15 22:19:26
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一、常见正交表1、概述：正交排列法能够使用最小的测试过程集合获得最大的测试覆盖率。当可能的输入数据或输入数据组合的组合量很大时， 由于不可能每个测试组合创建测试用例，可以采用这种方法。2、正交排列法的概念：是研究多因素、多水平的一种设计方法，它是根据正交性从全面实验中挑选出部分有代表性的点进行实验，这些有代表性的点具有“均匀分散”、|“齐整可比"的特点，正交实验设计是一种基于正交表的、高效率
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2023-10-24 23:05:24
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# Python中的正交组合
正交组合（Orthogonal Combinations）是统计学和计算机科学中的一个重要概念，广泛应用于各种设计和数据分析领域。在Python中，正交组合通常用于生成所有可能的组合，这对于测试、实验设计和数据分析特别有用。在这篇文章中，我们将深入探讨如何在Python中实现正交组合，并提供相关的代码示例。
## 什么是正交组合？
正交组合是一种通过各种方式组合
一.方法简介
利用因果图来设计测试用例时, 作为输入条件的原因与输出结果之间的因果关系,有时很难从软件需求规格说明中得到。往往因果关系非常庞大,以至于据此因果图而得到的测试用例数目多的惊人，给软件测试带来沉重的负担，为了有效地,合理地减少测试的工时与费用,可利用正交实验设计方法进行测试用例的设计。
正交实验设计方法:依据Galois理论,从大量的（实验）数据
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2024-02-05 21:12:00
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在进行科学实验和工程实践中，正交实验设计是一种有效的手段，用于多因素分析。本文将深入探讨如何使用 Python 实现正交实验方差分析，并逐步引导读者理解这个过程背后的逻辑与技术。
## 问题背景
随着各行业对数据分析需求的不断增长，正交实验方差分析（ANOVA）作为一种统计学的分析方法，能够帮助研究人员有效地比较多个组之间的差异，识别出影响结果的关键因素。在业务层面上，正交实验可以显著提升产品
正函数交的内容，线性系统的时域分析方法，是将复杂信号分解为简单信号之和，通过求解系统对简单信号的响应进而求解对复杂信号的响应。在时域中，信号被分解为冲激信号的积分，根据系统对冲激信号的冲激响应，运用卷积求解系统对复杂信号的响应。而信号的分解不仅仅可以使用冲激信号，也可以使用其它简单信号。**这一部分内容将使用正弦信号将复杂信号进行分解。并且通过对正弦信号响应的求解，进而求解对任意信号的响应。**这
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2023-12-18 18:40:43
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# Python 正交组合工具入门指南
## 一、概述
正交组合是一种在设计实验中使用的数学技术，用于系统地探索多个因素对结果的影响。Python 提供了一些库（如 `itertools`和 `numpy`）来实现正交组合工具。本文将指导你如何构建一个简单的正交组合工具。
## 二、整体流程
理解整体流程是非常重要的。以下是实现正交组合工具的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----
一、案例介绍想要从某种草药中提取植物酚，利用专业知识发现可能有三个条件会影响植物酚的提取，每个条件有三个水平，想要通过实验，寻找植物酚的最佳提取条件，其中提取植物酚的参考标准为植物酚的含量（案例数据虚构，不具有实际参考意义，不需要考虑交互项）。数据如下：二、问题分析本案例分析的目的是想要寻找植物酚的最佳提取条件，并且有三个因素三个水平，如果一次实验一次实验进行分析最后对比实验结果，共需要进行3*3
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2023-11-11 08:52:52
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一、等价类划分法二、边界值法 举例：0-100内的整数 步骤：明确需求确定有效和无效等价类明确输入条件中的边界值编写测试用例注意：边界值法应用时，如果测试实际紧张，应该优先测试最大值和最小值 三、判定表法 步骤：明确
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2023-12-28 15:25:13
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第8讲 正交排列法一、说明：、正交排列法是依赖于正交表去进行测试的方法。、正交表是数学统计学专业的研究成果，由于正交表具备将最优、最少的数据均匀挑出进行统计的优势，所以测试专业借鉴正交表，用于高效的测试。、注意：测试人员不需要1）研究正交表是如何填写的2）正交表不需要背和计算测试人员只需要1）能够挑选出合适的正交表2）能应用正交表于测试二、解析正交表公式 ：lin
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2023-09-23 16:06:22
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众所周知，测试用例是编制的一组测试输入、执行条件及预期结果，专门为的是某个特殊目标，即测试某个程序路径，或是核实是否满足某个特定的需求。一般来讲，常用的测试用例设计方法有五种，分别是：正交实验法、边界值分析法、等价类划分法、判定表法、错误推测法。当然测试用例的设计方法不止这些，下面只是通过举例说明着重讲讲这常用的五种方法。一、正交实验法用语言描述正交实验法会很抽象难懂，简单说，就是在各因素互相独立
## 实现Python列表生成所有正交组合的流程
首先，让我们来了解一下什么是正交组合。在数学和计算机科学中，正交组合是指从每个给定的列表中选择一个元素，形成的元组使得每个元组之间的组合都不重复。比如，假设有两个列表A和B，A中有3个元素[a1, a2, a3]，B中有2个元素[b1, b2]，那么正交组合就是从A和B中各选一个元素，形成的元组如下：
[(a1, b1), (a1, b2), (
原创
2023-10-02 04:18:52
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