测试下效果

最新推荐文章于 2024-02-28 10:00:00 发布
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#测试

博客内容提及查看效果，但未明确具体测试内容。整体围绕查看效果展开，与测试相关。
我就看看效果怎么样，呵呵
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在测试设计阶段评估测试效果主要依赖于对测试设计的全面性和覆盖率的分析，以及对潜在风险和缺陷的识别能力。
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nus =[_/10 for _ in range(1,11,1)] for nu in nus: clf = svm.NuSVC(nu=nu) try: clf.fit(X_train, y_train)#替换成自己的训练模型 except ValueError as e: print("nu {} not feasible".f...
SVM 训练--在训练集上acc为94% 在测试集上为70%
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机器学习总结（lecture 1）机器学习基础知识
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lecture 1：机器学习基础知识 目录 lecture 1机器学习基础知识 目录 0 1机器学习概念 2机器学习分类 3感知机Perceptron最简单的机器学习算法 4训练集测试集验证集 5过拟合 6正则化 7交叉验证 8梯度下降 9学习率 10特征约简 11正规方程和梯度下降 0 参考：https://morvanzhou.github.io/learnin...
SVM百家争鸣之针对大规模训练集的支持向量机的学习策略
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论文的观点是从一个小规模的样本训练集训练得到一个初始的分类器，然后用这个分类器对大规模训练集进行修剪，修剪后得到一个很小的约减集，再用这个约减集进行训练得到最终的分类器。          文中有一个图很好的解释了他的算法：   其中H表示分类超平面，H+表示正样本的支持向量所处的超平面，H-表示负样本的支持向量所处的超平面。设样本中任意样本到H的距离为d，则，如图所示。算法分三步：
数据结构里的false、error、overflow、infeasible用法
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为了确保LCD屏幕的显示效果达到设计标准，需要进行一系列的测试，而特定的测试图片就是这一过程的重要工具。以下是对标题和描述中提到的LCD测试图片所涉及知识点的详细阐述。 1. 色级图片 色级图片是一种专门设计...
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