原文:问题单提单和回归规范

问题单是版本测试过程中发现的问题,也可以称作为bug 缺陷。提单是每一个测试人员必备技能之一。但是并不是所有的测试人员都能做到规范 合理的提单。为提高问题提单质量,提高问题分析效率,减少不必要的沟通。本文主要从问题单提单规范 提单内容规范和回归问题单内容规范这三个方面来描述。 问题单提单规范 提单正确性。当版本测试过程中,发现疑似问题时,需要自己分析问题根因。如果分析不出来,也需要找开发定位并确 ...

2018-04-24 23:14 0 1999 推荐指数:

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多输出回归问题

Scikit-Learn also has a general class, MultiOutputRegressor, which can be used to use a single-outpu ...

Thu Aug 16 18:34:00 CST 2018 0 4034
回归问题浅析

由于tensorflow2.0版本的更新,很多以前版本上提到的图等概念都不再适用。为了跟上时代的步伐,顺便扎实一下深度学习的基础,从今天开始记录一下学习过程。 要想开始深度学习,首先必不可少的就是数 ...

Mon Jan 13 19:32:00 CST 2020 2 727
用keras实现基本的回归问题

数据集介绍 共有506个样本,拆分为404个训练样本和102个测试样本 该数据集包含 13 个不同的特征: 人均犯罪率。 占地面积超过 25000 平方英尺的住宅用地所占的比例。 ...

Fri Dec 07 02:13:00 CST 2018 0 1947
线性回归 逻辑回归 分类问题的区别

线性回归 逻辑回归 分类问题的区别 一、总结 一句话总结: 回归算法:线性回归是一种基本的回归算法,当给出相应的训练集后,通过线性回归来寻找合适参数θ(向量)使得Hypothesis函数的Cost function最小。 分类算法:逻辑回归是一个分类算法,逻辑回归的Hypothesis ...

Fri Oct 02 23:36:00 CST 2020 0 543
代码规范问题

最近有做简单的代码规范整理,写一下规范过程使用的工具和遇见比较多的问题。 一、代码规范的重要性   关于代码规范的重要性网上一搜一大堆,都是很有年代的一些文章,现在写这个好像有点太low了,简单列一下他们(相似的文章太多,找不到原文)所说到的几点好处: 有助于团队合作 ...

Tue Dec 18 01:34:00 CST 2018 0 1342
回归问题及正则化

1.线性回归模型及求解方法 什么是回归? X的行表示每个样本,列表示每个特征。 研究X和Y之间关系的统计分析方法称之为回归。其中X是自变量,Y是因变量。 利用训练数据,使用回归模型(如线性模型)去拟合变量之间的关系。因此训练任务就是利用数据,来学习模型中的参数 ...

Wed Jun 03 03:51:00 CST 2020 0 737
目标检测框回归问题

本文转自知乎,作者mileistone,已获作者授权转载,请勿二次转载。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/330613654 目标检测模型训练的时候有两个任务,框分类(框里是什么)和框回归(框在哪),本文主要讲第二点。 框回归可以分为两大类,基于x,y,w,h的回归 ...

Mon Dec 07 16:46:00 CST 2020 0 578
线性回归当中的矩阵求导问题

问题 说明: y、w为列向量,X为矩阵 式子演化 看到这个例子不要急着去查表求导,先看看它的形式,是u(w)∗v(w)的形式,这种形式一般求导较为复杂,因此为了简化运算,我们先把式子展开成下面的样子(注意:(Xw)T=wTXT ...

Mon Jul 08 05:50:00 CST 2019 0 682
 
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