机器学习测试笔记（10）——K邻近算法（下）
案例1：红酒分类上面我们采用make_blobs模拟数据来介绍K邻近算法，下面我们通过sklearn数据集来看一下K邻近算法的表现。 # 红酒案例 # 导入sklearn数据集 from sklearn import datasets def Sklean_wine(): #导入红酒数据集 wine...
机器学习测试笔记（10）——K邻近算法（上）
监督学习和非监督学习我们谈起机器学习经常会听到监督学习和非监督学习，它们的区别在哪里呢？监督学习是有标签的，而非监督学习是没有标签的。比如有一批酒，我们知道里面包括红酒和白酒，算法f可以用于鉴别某一个酒是否为红酒和白酒，这时候算法f就称作为监督学习，红酒、白酒即为标签。如果现在另有一批酒...
一文让你了解AI产品的测试 评价人工智能算法模型的几个重要指标
如何测试人工智能产品越来越受到广大测试工程师的关注，由于人工智能的测试预言（Test Oracle）不是像普通软件产品那么明确，到目前为止，基于大数据的第四代人工智能产品的测试，主要集中在“对大数据测试”“白盒测试”“基于样本分析算法的优劣”以及“对最终产品的验收测试”。“对大数据测试”主要针对数据...
用WEKA软件进行Apriori算法数据挖掘测试最详细清楚解释
一、Apriori算法简介“Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。而且算法已经被广泛的应用到商业、网络安全等各个领域。 算法简介 Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频...
数学建模国赛：python机器学习基础之训练集和测试集拆分、算法精确率评估
在实际训练中，经常会把训练数据进一步拆分成训练集和测试集这样有助于模型选取。想要数据集或者有不明白的请点赞关注后私信博主Sklearn中的train_test_spilt函数是交叉验证常用的函数，功能是从样本中随机地按比例选取训练集和测试集原数据如下：拆分后效果如下 ton代码如下from sk...
测试圈相亲平台开发流程（21）：匹配算法（下）
上节课我们已经搞定了几乎所有架构上的事。只差俩个分值计算函数了。 但是经过我们仔细一想，赫然发现，俩个函数的算法应该是一模一样的。唯一的区别就是，进来的个人信息和择偶标准 是女方，还是男方而已，也就是对调一下而已。所以我们这里简化为一个函数，但是传参颠倒...
测试圈相亲平台开发流程（20）：匹配算法（上）
课程到这个进度，基本上，我们前端部分已经全部完成了。 后端也只剩下这个match_user函数了。 还记得我们之前说过这个函数要干嘛吧： ...
接口测试平台代码实现155：加密算法开关
多亏榜一大哥提醒，加密算法居然漏掉了开关功能，榜一大哥也随即在测试开发水货上更新了如何加入开关的文章，欢迎收看。 说到开关，我们不要着急上去就加开关，先要想好以下几个问题 再动手。1：开关都在哪里：目前，我们的加密算法应用到了普通接口调试，登录态接口调试...
接口测试平台代码实现153：加密算法更新
继续更新接口测试平台： 先来改一系列的小bug：（admin后台数据的展示None时报错）这个bug是什么意思呢？就是当我们删除一个数据时，结果报错说，返回的必须是str 而非None。这个问题的原因在于我们的models.py中的 返回展示部分：返回的self.name，...
接口测试平台代码实现153：加密算法继续实现
本节我们要真正的实现这个加密函数：为了便于调试，我们先给普通接口调试函数 加入对它的调用：(注意调用位置一定要放到 替换全局变量的后面！最好是在真正发送请求代码部分之前紧贴！)如上图，这个函数最终会返回带了加密验签字段的url和body然后，我们要耐心的做一个接口 用来调试用！首先来看...
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