
【技术】机器学习
文章平均质量分 60
多则惑少则明
让天下没有难测试的项目。专注于测试开发领域,近9+年的工作实战经验,主攻方向包括:
0-1/中期/成熟类大型/复杂系统的业务测试
自动化测试平台&框架开发;
打造质量体系及沉淀质量方法论
个人邮箱zpphnkjxy@126.com
文章周末定时更新,其余时间不定时更新
展开
-
人工智能概论(一)初见人工智能笔记
目录一、提到人工智能,你能想到什么二、人工智能概述图灵测试三、人工智能的应用四、人工智能与机器学习五、人工智能发展阿尔法围棋(AlphaGo)是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人,由谷歌(Google)旗下DeepMind公司戴密斯·哈萨比斯领衔的团队开发。其主要工作原理是“深度学习”。语音助手是一款智能型的手机应用,通过智能对话与即时问答的智能交互。苹果手机中siri开创智能语音助手的先河智能的特征有哪些:机器学习:数据采集、特征提取、特征组合评价、现状态与特征组合匹配;通原创 2025-05-25 22:31:16 · 271 阅读 · 0 评论 -
测试AI系统:没有您想像的那么不同
摘要基于AI的工具已经从模糊,未来的愿景转变为用于做出现实生活决策的实际产品。 对于大多数人而言,深度学习系统的内部运作仍然是一个谜。 如果您不知道在将输入数据逐层馈入神经网络时到底发生了什么,该如何测试输出的有效性? 这不是魔术; 这只是测试。内容基于AI的工具已经从模糊的,未来的愿景转变为每天用于实际决策的实际产品。 对于大多数人而言,深度学习系统的内部运作仍然是一个谜。如果您...翻译 2019-11-03 14:23:26 · 1100 阅读 · 0 评论 -
如何用数据说话-《数据化决策(美)道格拉斯·W.哈伯德》笔记与心得
目录量遍天下-无形之物有法可测凡事皆可量化量化对于决策举例误区实际运用实例面试中常见的「费米估算」要怎么破?量遍天下-无形之物有法可测 当你能够量化你谈论的事物,并且能用数字描述它时,你对它就确实有了深入了解。但如果你不能用数字描述,那么你的头脑根本就没有跃升到科学思考的状态--英国物理学家 开尔文勋爵凡事皆可量化 ...原创 2018-12-18 15:14:40 · 3037 阅读 · 0 评论 -
关于机器学习的训练数据、验证数据和测试数据的形象比喻
机器学习最明显的一个特点是需要大量的数据。特别对监督学习来说,就是需要大量的带标签数据(labeled data)。很多入门的朋友很快就会遇见模型训练和测试这两个阶段,进而也就了解到带标签数据是要被划分成两个部分的:训练集 (training set) 与测试集 (test set)。这两个概念也很直观,大部分朋友非常快就能接受。可是到后面,在我们需要为机器学习模型调参的时候,半路杀出来了...转载 2018-12-19 11:08:37 · 2042 阅读 · 2 评论 -
机器学习之划分数据集
目录转载自:数据拟合中的训练集,测试集,验证集实际项目中的数据集划分训练集和测试集的划分方法留出法交叉验证法自助法(BootStrapping) 转载自:https://blog.youkuaiyun.com/c369624808/article/details/78408047数据拟合中的训练集,测试集,验证集训练集(Training Set):用来训练模型,简单...转载 2018-12-19 11:37:00 · 2513 阅读 · 0 评论