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机器学习测试入门与实践
机器学习测试入门与实践
本书全面且系统地介绍了机器学习测试技术与质量体系建设，分为5部分，共15章。部分（第14章）涵盖了机器学习、Python编程、数据分析的基础知识；第二部分（第57章）介绍了大数据基础、大数据测试指南及相关工具实践；第三部分（第810章）讲解了机器学习测试基础、特征专项测试及模型算法评估测试；第四部分（第1113章）介绍了模型评估平台实践、机器学习工程技术及机器学习的持续交付流程；第五部分（第14章和第15章）探讨了AI（Artificial Intelligence）在测试领域的实践及AI时代测试工程师的未来。本书能够帮助读者了解机器学习是如何工作的，了解机器学习的质量保障是如何进行的。工程开发人员和测试工程师通过阅读本书，可以系统化地了解大数据测试、特征测试及模型评估等知识；算法工程师通过阅读本书，可以学习模型评测的方法和拓宽模型工程实践的思路；技术专家和技术管理者通过阅读本书，可以了解机器学习质量保障与工程效能的建设方案。一、作者简介艾辉，中国人民大学
机器学习入门指南
摘要机器学习是一种强大的数据分析工具，主要用于自动化的模型构建和预测分析。本文将介绍机器学习的基本概念、常用算法和工具，以及如何使用机器学习进行数据分析和预测建模。1.引言机器学习是数据科学领域的关键技术之一，在各个行业和领域都有广泛的应用。本文将为初学者介绍机器学习的基本概念和原理，并提供一些实践的例子来帮助读者更好地理解和应用机器学习。2.机器学习的基本概念2.1 什么是机器学习？ 机器学习是一种通过让计算机利用数据来构建模型，并使用这些模型进行预测和决策的方法。机器学习算法能够从大量的训练数据中学习出规律和模式，并使用这些规律和模式来进行未知数据的预测和分类。2.2 机器学习的应用场景机器学习在诸多领域有着广泛的应用场景，包括但不限于：金融风险评估、医疗诊断、自然语言处理、图像识别、推荐系统等。本节将介绍机器学习的一些典型应用场景，并阐述机器学习在这些领域中的作用和价值。13.常用的机器学习算法3.1 监督学习
零基础机器学习入门
零基础机器学习入门人工智能（AI）是一个包罗万象的术语，它涵盖了让计算机或系统看起来更智能的任何技术。从图像识别到飞机自动驾驶系统，这一切最早可以追溯到1914年。机器学习（ML）是AI的一个子集，专注于机器提取数据洞察力的能力。过去，机器学习的研究通常是关于普通的ML算法，这些算法被用来开发关于数据的见解。机器学习为制造商带来的好处近年来，人们的关注点已经从ML算法本身转向ML应用成果。以下是今天很多企业正在寻求的ML应用成果：1.预测性故障和警报可能是企业节省成本的最重要领域之一。如果一条生产线将要停产，那么尽早关闭它并进行维护要比中途停产更具成本效益。根据算法预测故障并生成警报可以帮助企业节省大量资金。2.过程优化是另一个受欢迎的领域。通常采取的形式是让系统为调整系统的设定点和变量提供建议。有两种主要的过程优化类型：开环和闭环。开环优化涉及用户互动，系统可能建议改变以优化一个过程，工程师或其他专家审查建议并选择是
机器学习小白入门指引
机器学习小白入门指引
下面我们谈论一个简单的神经网络,它的结构包括三个不同的“类别”:输入层,隐藏层和输出层。hidden layers“长期”inputoutput口^~(sensors)(yes/no)Neural Network图1神经网络基本架构输入层通常代表传感器,其中输入数组的每个值的范围是从0.0到1.0。输出层代表对问题的解,取值可能为真假二值,也可能是位置矢量(例如游戏中,操作对象的x/y/z坐标值)。神经网络可以用来拟合复杂函数,已经复杂的分类决策问题(达到Bayesian解决方案的限制,但以后会出现)。神经网络是无知的,他们只能理解从0.0到1.0的值,这意味着我们必须为其编写适配器,以便它能够理解它的含义,适配器在现实世界中通常称为“策略”,它除了将值转换为0和1之外,不会做其他事情。例如,当我们想要在乒乓球游戏中预测桨的移动位置时,我们可以使用这样的代码：letinput=[0,0,0];input[2]=0; }现在我们知道一个神经网络可以计算输入,输出是/否离散结果,或者连续值。神经网络每层包含多个神经元。简单的前馈网络以每个神经元与前一层中的每个神经元(从左到右走
机器学习入门与实战pdf
第1 章填空题答案（1）前期（2）无（3）无关相关不强（4）验证集（5）分布漂移（DistributionDrift）第1章选择题答案（1）D（2）C（3）A（4）C（5）B（6）A（7）B（8）C（9）A（10）D第2 章填空题答案（1）决定分点、列出频率分布表、绘制频率分布直方图（2）concat、merge、join（3）散点图、热力图、Pearson 相关系数、判定系数（4）集中趋势度量离散程度度量（5）数据分布与趋势探查、数据清洗、和、数据合并第2章选择题答案（1）D（2）D（3）B（4）B（5）D（6）D（7）D（8）A（9）B（10）C第3 章填空题答案（1）特征变换（2）标准化、函数转换离散化（3）L1 正则化、L2 正则化（4）过滤式选择、包裹式选择、嵌入式选择、或、字典学习（5）离差标准化、标准差标准化、和、小数定标标准化第3章选择题答案（1）D（2）C（3）A（4）A（5）C（6）D（7）D（8）C（9）D（10）D第3 章操作题# 第（1）题from sklearn.datasets import load_iris iris_data =load_iris()import numpy as np import pandas as pd col_names =iris_data['feature_names']+['target']data =pd.Da
机器学习：入门方法与学习路径
引言也许你和这个叫机器学习的家伙一点也不熟，但是你举起iphone手机拍照的时候，早已习惯它帮你框出人脸；也自然而然点开今日头条推给你的新闻；也习惯逛淘宝点了找相似之后货比三家；亦或喜闻乐见微软的年龄识别网站结果刷爆朋友圈。恩，这些功能的核心算法就是机器学习领域的内容。套用一下大神们对机器学习的定义，机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单一点说，就是计算机从数据中学习出规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务。近年来互联网数据大爆炸，数据的丰富度和覆盖面远远超出人工可以观察和总结的范畴，而机器学习的算法能指引计算机在海量数据中，挖掘出有用的价值，也使得无数学习者为之着迷。 机器学习关注问题并非所有的问题都适合用机器学习解决（很多逻辑清晰的问题用规则能很高效和准确地处理），也没有一个机器学习算法可以通用于所有问题。咱们先来了解了解，机器学习，到底关心和解决什么样的问题。1.从功能的角度分类，机器学习在一定量级的数据上，可以解决下列问题：（1）分类问题根据数据样本上抽取出的特征，判定其属于有限个类别中的哪一个。比如：垃圾邮件识别（结果类别：1、垃圾邮件2、正常邮件）文本情感褒贬分析（结果类别：1、褒2、贬）图像内容识别识别（结果类别：1、喵星人2、汪星人3、人类4、草泥马5、都不是）（2）回归问题根据数据样本上抽取出的特征，预测一个连续值的结果。比如：星爷《美人鱼》 入门方法与学习路径OK，不废话，直接切重点丢干货了。看似学习难度大，曲线陡的机器学习，对大多数入门者也有一个比较通用的学习路径，也有一些优秀的入门资料可以降低大家的学习门槛，同时激发我们的学习乐趣。简单说来，大概的一个学习路径如下：简单说一点，之所以最左边写了数学基础典型机器学习算法编程基础三个并行的部分，是因为机器学习是一个将数学/算法理论和工程实践紧密结合的领域，需要扎实的理论基础帮助引导数据分析与模型调优，同时也需要精湛的工程开发能力去高效化地训练和部署模型和服务。需要多说一句的是，在互联网领域从事机器学习的人，有2类背景的人比较多，其中一部分（很大一部分）是程序员出身，这类同学工程经验相对会多一些，另一部分是学数学统计领域的同学，这部分同学理论基础相对扎实一些。
机器学习教程
机器学习教程
机器学习入门与实战
人工智能学院Machine LearningHANDS-ONFORDEVELOPERSANDTECHNICALPROFESSIONALSJason BellWILEY决策树D决策树是一类常见的机器学习方法。它把分类和回归问题归结为做出一系列子决策，通过一系列子决策组合得到的结果来做出最终决策。决策树表现为一种树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个测试输出,每个叶节点代表一种类别。纹理=?清晰稍糊模糊根蒂=?触感=?坏瓜蜷缩稍蜷硬挺硬滑软粘色泽=?好瓜坏瓜坏瓜好瓜青绿乌黑浅白触感=?它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法。决策树算法之所以如此流行，一个很重要的原因就是使用者基本上不用了解机器学习算法，也不用深究它是如何工作的。直观看上去，决策树分类器就像判断模块和终止块组成的流程图。终止块表示分类结果(也就是树的叶子)，判断模块表示对一个特征取值的判断(该特征有几个值,判断模块就有几个分支)。题实际上，样本所有特征中有一些特征在分类时起到决定性作用，决策树的构造过程就是找到这些具
零基础学机器学习
零基础学机器学习读书笔记目录内容摘要0201思维导图阅读感受精彩摘录0304目录分析作者简介0506思维导图本书关键字分析思维导图学习机器零基础学习了解机器读者知识介绍算法可以一些这些应用编程python基本概念非常进行内容摘要内容摘要《零基础学机器学习》是一本为初学者设计的机器学习入门指南。这本书的内容涵盖了机器学习的基本概念、算法和应用，以及相关的数学和编程知识。这本书介绍了机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习、强化学习等。通过这些基本概念，读者可以了解机器学习的定义、历史和应用领域。接下来，这本书介绍了机器学习中的一些基本算法，如线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树等。这些算法是机器学习中常用的方法，对于初学者来说是非常重要的基础知识。这本书还介绍了如何使用Python进行机器学习。Python是一种流行的编程语言，它有许多库和工具可以用于机器学习。这本书介绍了如何使用Python中的Scikit-learn库进行机器学习，包括数据预处
机器学习入门与实战Python实践应用
机器学习入门与实战Python实践应用读书笔记目录内容摘要0201思维导图阅读感受精彩摘录0304目录分析作者简介0506思维导图本书关键字分析思维导图学习实战python入门实战学习机器算法python应用实现分类介绍通过包括各种入门回归案例内容摘要内容摘要《机器学习入门与实战Python实践应用》是一本介绍机器学习基础理论和实战应用的书，通过Python语言实现了各种机器学习算法和应用案例。本书旨在帮助读者快速掌握机器学习的基础知识，并能够在实际问题中进行应用。本书首先介绍了机器学习的基本概念和分类，以及在Python中实现机器学习的步骤和技巧。接着，详细介绍了各种机器学习算法，包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、梯度提升树等，并通过Python代码实现了这些算法。本书还探讨了机器学习中的一些常见问题，如过拟合、欠拟合、特征选择、模型评估等，并提供了相应的解决方案。本书还介绍了如何利用Python中的Scikit-learn库进行机器学习实战应用，包括文本分类、
机器学习入门
机器学习的技术分享和讨论长沙爱财网络科技李剑什么是机器学习1.什么是机器学习2.机器通过分析大量数据来进行学习，不需要编程而从而归纳和识别特定的目标。重在发现数据之间内在的模式(相关性)，并做出预测。3.机器学习与人工智能的关系4.机器学习是人工智能领域的一局部，并且和知识发现与数据挖掘有所交集。深度学习是机器学习的一个子集，现5.在兴起的人工智能主要是大规模的深度学习。人工智能的五大流派1.符号主义：使用符号、规那么和逻辑来表征知识和进行逻辑推理，代表的算法是：规那么和决策树2.贝叶斯派：获取发生的可能性来进行概率推理，最喜欢的算法是：朴素贝叶斯或马尔可夫3.联结主义：使用概率矩阵和加权神经元来动态地识别和归纳模式，主要算法是：神经网络4.进化主义：生成变化，然后为特定目标获取其中最优的，代表的算法是：遗传算法5.Analogizer：根据约束条件来优化函数〔尽可能走到更高，但同时不要偏离〕，代表的算法是：支持向量机人工智能的开展
全面加强和改进新时代学生心理健康工作专项行动计划（2023—2025年）
全面加强和改进新时代学生心理健康工作专项行动计划（2023—2025年）
总体要求(一)指导思想以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,全面贯彻党的教育方针,坚持为党育人、为国育才,落实立德树人根本任务,坚持健康第一的教育理念,切实把心理健康工作摆在更加突出位置,统筹政策与制度、学科与人才、技术与环境,贯通大中小学各学段,贯穿学校、家庭、社会各方面,培育学生热爱生活、珍视生命、自尊自信、理性平和、乐观向上的心理品质和不懈奋斗、荣辱不惊、百折不挠的意志品质,促进学生思想道德素质、科学文化素质和身心健康素质协调发展，培养担当民族复兴大任的时代新人。(二)基本原则坚持全面发展。完善全面培养的教育体系,推进教育评价改革,坚持学习知识与提高全面素质相统一,培养德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人。 主要任务(一)五育并举促进心理健康1.以德育心。将学生心理健康教育贯穿德育思政工作全过程，融入教育教学、管理服务和学生成长各环节,纳入“三全育人”大格局,坚定理想信念,厚植爱国情怀,引导学生扣好人生第一粒扣子,树立正确的世界观、人生观、价值观。2.以智慧心。优化教育教学内容和方式,有效减轻义务教育阶段学生作业负担和校外培训负担。教师要注重学习掌握心理学知识，在学科教学中注重维护学生心理健康,既教书,又育人。3.以体强心。发挥体育调节情绪、疏解压力作用，实施学校体育固本行动，开齐开足上好体育与健康课,支持学校全覆盖、高质量开展体育课后服务,着力保障学生每天校内、校外各1个小时体育活动时间,熟练掌握12项运动技能,在体育锻炼中享受乐趣、增强体质、健全人格、锤炼意志。 保障措施(一)加强组织领导。将学生心理健康工作纳入对省级人民政府履行教育职责的评价,纳入学校改革发展整体规划,纳入人才培养体系和督导评估指标体系,作为各级各类学校办学水平评估和领导班子年度考核重要内容。成立全国学生心理健康工作咨询委员会。各地要探索建立省级统筹、市为中心、县为基地、学校布点的学生心理健康分级管理体系,健全部门协作、社会动员、全民参与的学生心理健康工作机制。(二)落实经费投入。各地要加大统筹力度，优化支出结构，切实加强学生心理健康工作经费保障。学校应将所需经费纳入预算,满足学生心理健康工作需要。要健全多渠道投入机制,鼓励社会力量支持开展学生心理健康服务。(三)培育推广经验。建设学生心理健康教育名师、名校长工作室,开展学生心理健康教育交流，遴选优秀案例。
关于实施科技强农 机械强农全面推进农业高质量发展的行动计划（2021-2025年）
市关于实施科技强农机械强农全面推进农业高质量发展的行动计划(2021-2025 年)为贯彻落实省人民政府《关于实施科技强农机械强农行动大力提升农业生产效率的行动计划(2021-2025 年 全面实施科技强农、机械强农行动，不断提高农业生产效率和效益，推动农业跨越式高质量发展，促进农民持续普遍较快增收，助力我市共同富裕美好社会山区样板建设，特制定本实施计划。、总体要求(一)指导思想。以新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻落实总书记关于“三农”工作重要论述精神，忠实践行“绿水青山就是金山银山”发展理念，高举“之干”行动旗帜，牢牢把握跨越式高质量发展的要求，聚焦高质量、竞争力、现代化，攻关种子种苗、绿色生态种养，推动“以地宜机”“以机宜地”双向用力，把科技强农、机械强农作为农业跨越式高质量发展的强大动力，大力发展经济高效、产品安全、资源节约、环境友好、技术密集、凸显人力资源优势为特征的品质农业，加速创建全国生态产品价值实现机
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