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　　回归测试是软件测试中不可忽视的一部分，回归测试是对旧代码修改后，重新进行测试并确认修改没有引入新错误，或者导致其他代码出现错误。自动化回归测试将大大降低系统测试、维护升级等阶段的成本。作为软件生命周期的一部分，回归测试在整个软件测试过程中占据着相当大的工作量，在软件开发的每个阶段都要进行多次回归测试。为了提高回归测试的效率和有效性，选择正确的回归测试策略是非常有意义的，选择回归测试应兼顾效率与有效性两方面，那么常用的方法有哪些?1.重新测试整个案例　　从基线测试用例库中选择全部测试用例组成回归测试包，这是一

 目录一、线性回归<1>线性回归中的函数<2>线性回归方程绘图​二、多项式回归三、拟合度输出四、线性预测 五、多元回归一、线性回归<1>线性回归中的函数stats.mode()#众数numpy.median()#中位数numpy.mean()#平均数numpy.std()#标准差numpy.var()#方差numpy.percentile(数组，数字)x=numpy.random.uniform(0.0,5.0,250)

深度学习基础–SOFTMAX回归（单层神经网络）最近在阅读一本书籍–Dive-into-DL-Pytorch（动手学深度学习），链接：https://github.com/newmonkey/Dive-into-DL-PyTorch，自身觉得受益匪浅，在此记录下自己的学习历程。本篇主要记录关于SOFTMAX回归的知识。softmax回归和线性回归一样都属于单层神经网络；线性回归主要适用于

1.5GBDT二分类算法1.5.1概述前面我们介绍了AdaBoost的基本原理，并举了几个实例对AdaBoost的使用做了一些演示。简单来说，AdaBoost的大体思想就是：根据每个弱学习器的预测误差为每个弱学习器赋予不同的权重，并以上一个弱学习器的权重为依据更新数据集样本分布的权重（尤其是不断加大上一轮弱学习器预测错误的样本的权重），通过不断循环这一过程，最终得到一个在所有样本上均有较高预测准确

导读：人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。整理了一份关于python基础，图像处理opencv\自然语言处理、机器学习、数学基础等资源库，想学习人工智能或者转行到高薪资行业的，大学生都非常实用，无任何套路免费提供,，加我裙966367816 也可以领取的内部资源，人工智能题库，大厂面试题学习大纲自学课程大纲还有200GAI资料大礼包免费送哦~1、决策树根据一些feature(特征）进行分类，

为什么我们需要学习线性回归呢？线性回归是解决回归类问题最常使用的算法模型，其算法思想和基本原理都是由多元统计分析发展而来，但在数据挖掘和机器学习领域中，也是不可多得的行之有效的算法模型。一方面，线性回归蕴藏的机器学习思想非常值得借鉴和学习，并且随着时间发展，在线性回归的基础上还诞生了许多功能强大的非线性模型。可见，学习线性回归确实非常重要。目录为什么我们需要学习线性回归呢？

文章目录题目第一题思路第二题思路第三题思路第四题思路最后题目第一题思路回归分析或相关性分析均可，但需要对每一种催化剂组合做分析，工作量有点大，建议就是选择回归分析即可，因为温度并不是一种具有代表性的指标因此相关性分析不建议使用，回归分析可采用线性回归或非线性回归的形式，先以温度为横坐标，乙醇转化率和C4烯烃为纵坐标ÿ

Python快速构建神经网络一、前言机器学习一直是Python的一大热门方向，其中由神经网络算法衍生出来的深度学习在很多方面大放光彩。那神经网络到底是个个什么东西呢？说到神经网络很容易让人们联想到生物学中的神经网络，而且很多时候也会把机器学习的神经网络和生物神经网络联系起来。但是其实人类至今都没有完全理解生物神经网络的运作，更不要谈用计算机实现生物神经网络了。相比之下，机器学习中的神经网络更像是一个数学函数。我们输入一组数据ÿ

线性回归算法原理预测函数从一元到多元标量、向量、矩阵符号的定义标量展开式标量求和式向量内积式矩阵乘法式损失函数0-1损失绝对损失平方损失经验风险基本公式线性回归的经验风险梯度下降