回归测试用例第8页

scikit-learn基本功能和示例代码

scikit-learn是一个功能强大的机器学习库，涵盖了数据预处理、分类、回归、聚类、降维、模型选择与评估等多个方面。通过上述代码示例，您可以快速上手并使用scikit-learn进行机器学习任务。

weixin_30777913·2025-01-29 02:02

使用 Python 和 scikit-learn 实现 KNN 分类：以鸢尾花数据集为例

1.KNN算法简介KNN是一种监督学习算法，主要用于分类和回归任务。它的工作原理非常简单：对于一个新的数据点，算法会查找训

弥树子·2025-01-28 21:23

PAT乙组1001题解

输入格式：每个测试输入包含1个测试用例，即给出自然数n的值。输出格式：输出从n计算到1需要的步数。#includeintcount=0;intn;intmain

YumenQen·2025-01-28 16:40

ultralytics 是什么？

YOLO的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，直接预测目标的边界框和类别。YOLOv8是YOL

博刻·2025-01-28 16:09

开放传神（OpenCSG）手撕Sora的Diffusion Transformer (DiT)算法

OpenAI尝试过递归网络、生成对抗网络、自回归Transformer及扩散模型。最终诞生了DiffusionTransformer。

OpenCSG·2025-01-28 13:20

Junit和Eclemma介绍--java白盒测试工具

Junit一般进行单元测试时候使用，以前写好了模块，然后写一个main函数，写几个通用的测试用例去测试代码的逻辑结果是否正确，现在Eclipse中Junit插件使得不必须手动编写main函数，可以借助Junit

myy_2018·2025-01-28 09:24

【练习】PAT 乙 1024 科学计数法

输入格式每个输入包含1个测试用例，即一个以科学计数法表示的实数A。该数字的

柠石榴·2025-01-28 08:51

最小二乘法-线性回归和梯度下降法

最小二乘法一、最小二乘法概念以及应用最小二乘法（LeastSquaresMethod,LSE）是一种数学优化技术，主要用于寻找最佳拟合给定数据点的函数。它通过最小化观测值与模型预测值之间的差的平方和来估计模型参数。换成听得懂的话说就是，我们有一组数据(x1,y1),(x2,y2)…(xn,yn)，我们也知道他的数学表达式的形式例如y=kx+b(但是不知道k、b的具体值)，但是(xn,yn)

梦回楼~·2025-01-28 08:19

从零推导线性回归：最小二乘法与梯度下降的数学原理

欢迎来到我的主页：【Echo-Nie】本篇文章收录于专栏【机器学习】本文所有内容相关代码都可在以下仓库中找到：Github-MachineLearning1线性回归1.1什么是线性回归线性回归是一种用来预测和分析数据之间关系的工具

Echo-Nie·2025-01-28 07:14

自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合

一、导入必要的库importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.metricsimportmean_squared_error,r2_score二、加载自定义数据集#创建自定义数据集#假设我们有一个简单

灵封～·2025-01-28 06:07

软件测试学习路线

软件测试学习路线1.软件测试基础知识内容软件测试职业以及发展定位软件测试的概述&原则软件测试的策略及详细讲解软件测试的生命周期软件测试工作流程软件需求分析制作详解软件测试计划的编写软件测试用例的常用方法

IT菇凉·2025-01-28 04:23

JVM垃圾回收器的原理和调优详解！

Parallel垃圾回收器3.CMS垃圾回收器4.G1垃圾回收器源码解析示例代码使用案例分享案例1：Web服务的GC调优案例2：大数据任务的GC优化应用场景案例垃圾回收调优策略优缺点分析优点缺点核心类方法介绍测试用例小结总结文末开篇语哈喽

喵手·2025-01-28 02:34

Spring注解篇：@RequestParam详解！

全文目录：开篇语前言摘要概述源码解析使用案例分享应用场景案例优缺点分析核心类方法介绍测试用例测试用例分析使用场景优缺点分析测试用例小结总结文末开篇语哈喽，各位小伙伴们，你们好呀，我是喵手。

喵手·2025-01-28 02:03

深度解析：MyBatis-Plus实现分页查询的封装！

本文目标源码解析分页插件核心逻辑使用案例分享1.配置MyBatis-Plus分页插件2.定义分页查询方法3.Controller层调用应用场景案例优缺点分析优点缺点核心类方法介绍测试用例小结总结文末开篇语哈喽

喵手·2025-01-28 02:03

自定义数据集使用框架的线性回归方法对其进行拟合

代码：#导入必要的库importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义数据集：二维数据，其中第一列是特征x，第二列是目标值ydata=[[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39.2],[-1.4,-15.7],[-1.4,-37.3],[-1.8,-49.1],[1.5,75.6],[0.4,3

〖是♂我〗·2025-01-28 02:00

使用 PyTorch 实现逻辑回归：从数据到模型保存与加载

在机器学习中，逻辑回归是一种经典的分类算法，广泛应用于二分类问题。本文将通过一个简单的示例，展示如何使用PyTorch框架实现逻辑回归模型，从数据准备到模型训练、保存和加载，最后进行预测。

弥树子·2025-01-28 02:29

【机器学习】自定义数据集使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

一、使用tensorflow框架实现逻辑回归1.数据部分：首先自定义了一个简单的数据集，特征X是100个随机样本，每个样本一个特征，目标值y基于线性关系并添加了噪声。

加德霍克·2025-01-28 01:26

SpringBoot 多租户架构，轻松驾驭复杂业务场景！

全文目录：开篇语前言摘要概述多租户架构的定义SpringBoot的多租户支持源码解析使用案例分享应用场景案例优缺点分析优点缺点核心类方法介绍测试用例小结总结文末开篇语哈喽，各位小伙伴们，你们好呀，我是喵手

喵手·2025-01-28 01:56

7.1 Docker 社区：参与开源项目

2.1选择合适的项目2.2了解项目结构和贡献指南2.3浏览Issues和PullRequests2.4Fork仓库并克隆代码2.5创建分支并进行开发2.6编写测试用例2.7提交PullRequest(PR

xiaoheshang_123·2025-01-27 23:43

xgboost-spark-scala

xgboost调参要点：7.xgboost中比较重要的参数介绍（1）objective[default=reg:linear]定义学习任务及相应的学习目标，可选的目标函数如下：“reg:linear”–线性回归

maokunnn·2025-01-27 15:14

海浪波高预测（背景调研）

#新星杯·14天创作挑战营·第7期#ps：图片由通义千问生成历史工作：针对更高细粒度、更高精度的波浪高度预测任务：MumtazAli等人提出了一种多元线性回归模型（MLR-CWLS），该模型利用协方差加权最小二乘法

傅科摆 _ py·2025-01-27 15:44

F. Gardening Friends

输入的第一行包含一个整数t(1≤t≤1e4)-测试用例数。测试用例说明如下。每个测试用例的第一行都包含一个整数n、k、c

L_M_TY·2025-01-27 15:43

【Pytest】生成html报告中，中文乱码问题解决方案

importpytestif__name__=="__main__":#只运行tests目录下的测试用例，并生成HTML报告pytest.main(['-v','-s','--html=report.html

唐古乌梁海·2025-01-27 09:42

黑盒测试用例设计方法

蚂蚁质量·2025-01-27 07:52

2025年美赛数学建模 Problem C: Models for Olympic Medal Tables 问题 C：奥运奖牌榜模型详细解析和代码（持续更新中，2025美赛）

目录Python代码MATLAB代码2.模型框架2.1回归分析模型2.2集成学习方法2.3时间序列预测2.4模型不确定性估计3.数据处理与模型训练4.预测2028年奥运奖牌5.预测区间和不确定性6.哪些国家可能提高或下降

2025年数学建模美赛·2025-01-27 06:46

代码工艺：实践 Spring Boot TDD 测试驱动开发

TDD的核心理念是“先写测试，再写功能”，其过程遵循一个严格的循环，即Red-Green-Refactor：TDD的流程1.Red（编写失败的测试）根据需求，先编写一个测试用例，描述期望的行为。

rongqing2019·2025-01-27 04:37

第23篇：Python开发进阶：详解测试驱动开发（TDD）

第23篇：测试驱动开发（TDD）内容简介在软件开发过程中，测试驱动开发（TDD，Test-DrivenDevelopment）是一种强调在编写实际代码之前先编写测试用例的开发方法。

猿享天开·2025-01-27 02:22

一种高胜率的交易系统：均值回归交易策略

引言在量化交易领域，‌均值回归交易策略是一种基于价格将回归到平均值这一假设的交易方法‌。

·2025-01-26 21:14

【TCN回归预测】蜣螂算法优化时间卷积神经网络DBO-TCN负荷数据回归预测【含Matlab源码 6222期】

欢迎来到海神之光博客之家✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，完整代码论文复现程序定制期刊写作科研合作扫描文章底部QQ二维码。个人主页：海神之光代码获取方式：海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式⛳️座右铭：行百里者，半于九十。更多Matlab智能算法神经网络预测与分类仿真内容点击①Matlab神经网络预测与分类（进阶版）②付费专栏Matlab智能算法神经网络预

Matlab领域·2025-01-26 18:23

Pytorch深度学习指南卷I --编程基础（A Beginner‘s Guide）第1章一个简单的回归

的接口来实现对应的numpy的学习的过程，来学习模型的实现，我们会介绍numpy是如何学习的，以及我们如何一步步的通过torch的接口来实现简单化的过程，优雅的展示我们的代码，已经我们的代码完成的事情numpy的线性回归在此之前

liuhui244·2025-01-26 17:17

【ELM回归预测】蜣螂算法优化极限学习机DBO-ELM数据回归预测【含Matlab源码 3566期】

欢迎来到Matlab仿真科研站博客之家✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab仿真科研站博客之家代码获取方式：扫描文章底部QQ二维码⛳️座右铭：行百里者，半于九十；路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。⛄更多Matlab神经网络预测与分类（仿真科研站版）仿真内容点击Matlab神经网络预测与分类（仿真科研站版）⛄一、蜣螂算法优化

Matlab仿真科研站·2025-01-26 17:12

【BP回归预测】蜣螂算法优化BP神经网络DBO-BP光伏数据预测（多输入单输出）【含Matlab源码 5175期】

Matlab武动乾坤博客之家

Matlab武动乾坤·2025-01-26 17:12

【CNN回归预测】蜣螂算法优化卷积神经网络DBO-CNN风电数据预测（多输入单输出）【含Matlab源码 5289期】

Matlab武动乾坤博客之家

Matlab武动乾坤·2025-01-26 17:12

QRCNN-BiLSTM卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络分位数回归区间预测附Matlab完整源码

效果模型描述QRCNN-BiLSTM卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络分位数回归区间预测附Matlab完整源码QRCNN-BiLSTM（QuantileRegressionConvolutionalNeuralNetwork-BidirectionalLongShort-TermMemory

天天酷科研·2025-01-26 17:41

2022-12-5 leetcode与蓝桥刷题情况

2.测试用例输入：s=“aaabbb”输出：2解释：首先打印“aaa”然后打印“bbb”。3.思路(比较难，最初没有思路，看了题解写出

MoYu1419·2025-01-26 15:00

机器学习day3

自定义数据集使用框架的线性回归方法对其进行拟合importmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimportnumpyasnp#1.散点输入#1、散点输入#定义输入数据data

ኈ ቼ ዽ·2025-01-26 12:39

《手写Mybatis渐进式源码实践》实践笔记 (第三章映射器的注册和使用)

章映射器的注册和使用背景特点结构代码示例（Java）适用场景优点缺点目标设计实现工程代码类图实现步骤1.映射器注册机2.SqlSession标准定义和实现3.SqlSessionFactory工厂定义和实现测试事先准备测试用例测试结果总结第

Suwg209·2025-01-26 09:17

Python | 基于支持向量机（SVM）的图像分类案例

支持向量机（SVM）是一种监督机器学习算法，可用于分类和回归任务。在本文中，我们将重点关注使用SVM进行图像分类。当计算机处理图像时，它将其视为二维像素阵列。

python收藏家·2025-01-26 07:55

【Pytest】基础到高级功能的理解使用

第二部分：Pytest的基本使用2.1安装Pytest2.2编写第一个测试用例2.2.1创建一个简单的测试函数2.2.2运行测试2.3测试报告和输出2.3.1简单输出2.3.2显示详细的失败信息2.3.3

卜及中·2025-01-26 04:33

自动化测试--概念篇

⾃动化1.1自动化概念1.1.1回归测试1.2⾃动化分类接⼝⾃动化UI⾃动化1.3⾃动化测试⾦字塔2.web⾃动化测试安装驱动管理3.Selenium安装selenium库使⽤selenium编写代码selenium

.比奇堡派大星.·2025-01-26 03:22

6 回归集成：xgb、lgb、cat

这个代码是从kaggle上拷贝过来的：如何使用三个树模型模块化训练；文本特征如何做，如何挖掘；时间特征的处理；模型权重集成；importpandasaspdimportmathimportnumpyasnpimportjoblibimportoptunafromlightgbmimportLGBMRegressorfromcatboostimportCatBoostRegressorfromxgb

汀沿河·2025-01-26 02:41

LGBMRegressor CatBoostRegressor XGBRegressor回归

importpandasaspd#导入csv文件的库importnumpyasnp#进行矩阵运算的库importpolarsaspl#和pandas类似,但是处理大型数据集有更好的性能.#用于对一组元素计数,一个存在默认值的字典,访问不存在的值时抛出的是默认值fromcollectionsimportCounter,defaultdictimportre#用于正则表达式提取fromscipy.st

兔兔爱学习兔兔爱学习·2025-01-26 01:06

Jira用例自动去除summary重复用例

Jira用例自动去除summary重复用例tags:-jira-pythoncategories:-python一、背景与需求二、解决方案思路三、实施步骤本文永久更新地址:在使用Jira进行项目管理时，测试用例的维护至关重要

吾爱乐享·2025-01-26 00:31

【Python篇】从零到精通：全面分析Scikit-Learn在机器学习中的绝妙应用

2.安装Scikit-Learn3.Scikit-Learn中的基本构件4.数据集的加载与探索5.数据预处理标准化数据6.构建和训练机器学习模型构建逻辑回归模型7.模型评估与验证混淆矩阵第二部分：深入理解

半截诗·2025-01-26 00:22

神经网络|(三)线性回归基础知识

【1】引言前序学习进程中，已经对简单神经元的工作模式有所了解，这种二元分类的工作机制，进一步使用sigmoid()函数进行了平滑表达。相关学习链接为：神经网络|(一)加权平均法，感知机和神经元-CSDN博客神经网络|(二)sigmoid神经元函数-CSDN博客实际上，上述表达模型的一个基本原则是：元素和对应的权重，线性相乘后再和阈值开关作对比，元素的综合影响在本质上是一个线性函数，类似于y=wx+

西猫雷婶·2025-01-25 16:56

LeetCode 21. 合并两个有序链表链表合并 Java实现

21.合并两个有序链表21.合并两个有序链表题目来源题目分析题目难度题目标签题目限制解题思路思路：核心算法步骤迭代法代码实现代码解读性能分析复杂度结果测试用例扩展讨论优化写法其他实现总结21.合并两个有序链表题目来源

Lentr0py·2025-01-25 15:49

浅谈人群扩展（lookalike）模型

常用的算法应该包括协同过滤、基于标签的相似度计算，还有一些机器学习模型，比如逻辑回归、随机森林，以及深度学习的模型，比如DNN或者Embedding方法。

eso1983·2025-01-25 12:23

线性回归——最小二乘法代数详细计算过程

Reference:动手实战人工智能AIByDoing关于矩阵方法的求解可参考：最小二乘法矩阵详细计算过程基本定义：通过找到一条直线去拟合数据点的分布趋势的过程，就是线性回归的过程。

在天愿作比翼鸟在地愿为连理枝·2025-01-25 06:41

融云IM干货丨如何测试插件在uni-app中的实际效果？

创建测试用例：在uni-app项目的pages页面，右键菜单选择“新建测试用例”。测

·2025-01-25 01:52

常用Python自动化测试框架有哪些？

一个测试框架应该具有最佳的测试用例、假设（assumptions）、

字节程序员·2025-01-25 00:26

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