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摘要: 案例背景 银行评判用户的信用考量规避信用卡诈骗 ▒ 数据 数据共有 31 个特征, 为了安全起见数据已经向了模糊化处理无法读出真实信息目标 其中数据中的 class 特征标识为是否正常用户 (0 代表正常, 1 代表异常) ▒ 目标 本质依旧是一个分类问题, 0/1 的问题判断是否为信用卡诈骗用户 阅读全文
posted @ 2019-09-06 17:59 羊驼之歌 阅读(1035) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 梯度下降求解逻辑回归 - 算法实现 相关模块 - 三大件 #三大件 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline 数据集 - 大学录取 我们将建立一个逻辑回归模型来预 阅读全文
posted @ 2019-08-29 20:28 羊驼之歌 阅读(1007) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 线性回归算法 数学概念 ▒ 回归 - 回归会得到最终的计算结果, 是一个确定性的结果 ▒ 分类 - 分类会进行分析给于一个结果的判断类别, 也是一个确定的结果 简单实例 - 银行贷款 实例分析 ▒ 数据 - 工资和年龄 ( 2个特征 ) ▒ 目标 - 预测银行会给我贷款多少钱 ( 标签 ) ▒ 考虑 阅读全文
posted @ 2019-08-26 17:21 羊驼之歌 阅读(633) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: seaborn 模块 简述 对 matplotlib 模块进行了二次封装, 底层依旧使用还是 matplotlib 的, 但是在此基础上增加了很多的易用性模板, 更加方便使用 引用使用 import seaborn as sns 对比 matplotlib 默认风格 默认风格的方法 - set 主题 阅读全文
posted @ 2019-08-09 12:37 羊驼之歌 阅读(940) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: matplotlib 模块 引入模块 import matplotlib.pyplot as plt 设置图片大小 - figure 展示图片 - show 画图 - 实例化后指定类型画图 plot - 折线图 scatter - 散点图 subplots - 条形图 同一个实例可以指定多个图形组合 阅读全文
posted @ 2019-07-26 20:03 羊驼之歌 阅读(357) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 数据读取结构 - DataFrame Series (collection of values) DataFrame (collection of Series objects) Panel (collection of DataFrame objects) DataFrame 可以理解为一个矩阵结 阅读全文
posted @ 2019-07-25 18:46 羊驼之歌 阅读(257) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 使用场景 某些不可解原因导致 centos7通过桥接方式进行外网资源访问无法实现, 但是 nat 方式是没问题的, 因此考虑直接基于这个的方式进行操作, 但是xshell 的链接需要ip地址, 因此提供的解决方法是端口转发以下为 xshell 操作指引 vbox 操作 修改网卡链接方式以及设置端口转 阅读全文
posted @ 2019-07-11 15:07 羊驼之歌 阅读(413) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 等价类划分法 实例 边界值 因果图 案例 判定表法 案例 简化 - 没什么卵用 场景法 案例 流程法 案例 错误推断法 正交表 案例 阅读全文
posted @ 2019-07-08 19:27 羊驼之歌 阅读(164) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 总分类图 按照测试阶段划分 单元测试 / 模块测试 什么时候进行单元测试? - 每个单元完成的时候进行测试 ( 实际可能也是按照一天或者一上午的程度来做 ) 由谁来做单元测试? - 开发工程师自己进行粗糙的测试, 测试工程师在进行详细的测试 单元测试的依据? - 需求 单元测试的通过标准? - 需求 阅读全文
posted @ 2019-07-08 16:41 羊驼之歌 阅读(213) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 瀑布模型 概念 线性模型, 所有模型中占重要地位, 是所有模型的基础 图示 测试阶段处于软件实现后, 必须在代码完成后预留足够的时间进行测试活动, 否则测试不充分, 很多问题到项目后才会暴露 优缺 优点 ▨ 开发各个阶段清晰 ▨ 强调早期计划以及需求调查 ▨ 适合需求稳定的产品开发 缺点 ▨ 依赖早 阅读全文
posted @ 2019-07-05 17:25 羊驼之歌 阅读(403) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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