Task4建模与调参4.1学习目标学习机器学习模型的建模过程与调参流程完成相应学习打卡任务4.2内容介绍逻辑回归模型：理解逻辑回归模型；逻辑回归模型的应用；逻辑回归的优缺点；树模型：理解树模型；树模型的应用；树模型的优缺点；集成模型基于bagging思想的集成

前言上一篇写了推荐系统最古老的的一种算法叫协同过滤，古老并不是不好用，其实还是很好用的一种算法，随着时代的进步，出现了神经网络和因子分解等更优秀的算法解决不同的问题。这里主要说一下逻辑回归，逻辑回归主要用于打分的预估。我这里没有打分的数据所以用性别代替。这里的例子就是用歌曲列表预判用户性别。什么是逻辑回归逻辑回归的资料比

Linuxcare是linux发展前期第一个对linux做支持的公司。在1998年，Linuxcare开展了面对出版业的业务，华尔街日报等主流商业刊物都是他们的客户，Linuxcare帮助这些出版社将他们的工作转移到Linux系统上。不过整个业务进展并不顺利，最后由于资金短缺，公司管理层决定暂时关闭Linuxcare。现在，十年后，他的

测试驱动开发是保持高代码质量的好方法，同时保护自己免于回归，并向自己和其他人证明自己的代码完成了预期的工作。这里有五个技巧和窍门可以改善你的测试。把你的测试放在一个不同的包里Go坚持同一个文件夹中的文件属于同一个包，除了_test.go文件。将测试代码移出软件包，可以让您编写测试，就好像您是软件包的真正用户。你不能

在开发、对接阶段，因为API资产统一托管在平台上，因此可以通过API文档快速生成MockAPI，前端开发人员只需要通过MockAPI就可以快速对接后端接口，将前后端开发工作解耦，提高工作效率。在测试阶段，测试人员可以基于API文档快速创建单元测试用例，API文档和测试用例之间自动形成绑定关系。当API发生变更的时候，平台可以将数据同步到测试用例，并且可以与CI/CD流程结合，实现单元测试用例的自动化回归测试工作，并且将测试报告推送给相应邮箱。

自动化测试是高质量软件交付领域中最重要的实践之一。在今天的敏捷开发方法中，几乎任一软件开发过程都需要在开发阶段的某个时候进行自动化测试，以加速回归测试的工作。自动化测试工具可以帮助测试人员以及整个团队专注于自动化工具无法处理的各自任务，但困难的部分就是选择

一、背景测试小伙伴们在2023年保障了团队线上系统0问题，这简直就是一项了不起的壮举！这得益于咱们测试组同事对工作的细致投入、风险把控、以及严格遵循流程规范进行测试用例评审、自动化建设、联调推动、回归验证、常态化压测、大促高保真压测、引流回放等多重保险策略

资料获取地址见文末或评论！一、预备知识微积分（偏导数、梯度等等）概率论与数理统计（例如极大似然估计、中央极限定理、大数法则等等）最优化方法（比如梯度下降、牛顿拉普什方法、变分法（欧拉拉格朗日方程）、凸优化等等）二、路线1（基于普通最小二乘法的）简单线性回归线性回归中的新进展（岭回归和LASSO回归）(此处可以插入Bagging和AdaBoost的内容

什么是测试周期?　　我们将测试周期定义为由测试人员以预定义的开始日期和结束日期进行测试的时间。　　如何加快测试过程?　　为了加快测试过程，您可以遵循以下几点：保持井井有条、使用智能测试数据、进行清晰简洁的自动化测试、执行并行测试、采用模块化方法、了解测试金字塔、跨浏览器测试策略，以加快您的测试、寻找正确的参数、使用工具　　回归测试测试的五个阶段是什么?　　这些是测试的五个阶段：静态测试、单元测试、集成测试、系统测试和验收测试。

1简介最近几年越来越多的公司都开始进行自动化测试的设计和布局了，自动化，顾名思义就是把以人为驱动的测试行为转化为机器执行的一种过程，并经常用于回归测试中，市面上也存在很多开源的自动化测试的工具和理论知识，今天我要说的是RobotFramework这个工具；