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主要内容：回归测试背后的原因,如何进行回归测试？,回归测试的测试工具,回归测试指南回归测试是测试的过程，如果在任何函数中更改代码不会影响软件应用程序的现有功能。该过程确认旧功能仍然适用于新修改的功能。 回归测试仅测试修改的或缺陷的固定功能和部分选择的功能，这些功能可能会因修改而受到不利影响。对已经执行的修改函数执行相同的测试用例。这背后的原因是，当任何软件的新版本发布时，它在旧的测试用例下进行测试，以确保所有旧功能仍然以正确性和相同的方式工作。如果任何功能无法正常工作，则意味着
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Logistic回归模型 二项Logistic回归模型（binomial logistic regression model）是一种分类模型，由条件概率分布$$P(Y|X)$$表示，形式为参数化的logistic分布。 一、模型定义 模型是如下的条件概率分布： $$ P(Y=1|X)=\dfrac{e{w\cdot x+b}}{1+e{w\cdot x+b}} $$ $$ P(Y=0|X)=1-P
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英文原文：http://emberjs.com/guides/testing/testing-user-interaction/ 几乎所有的测试都有访问路由的一种固有模式，就是与页面进行交互（通过助手），然后检测期待的改变是否在DOM中发生。 例如： 1 2 3 4 5 6 test('root lists first page of posts', function(){ visit('/
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线性回归模型（linear regression） 1.模型定义 给定数据集，$$T={(x{(1)},y{(1)}),(x{(2)},y{(2)}),...,(x{(m)},y{(m)})}$$，其中$$x{(i)}=(1, x_1, x_2, ..., x_n)T\in X= R{n+1}$$，$$y{(i)}\in Y=R$$，线性回归模型试图学到一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即
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回归（Regression） 概述 我们前边提到的分类的目标变量是标称型数据，而回归则是对连续型的数据做出处理，回归的目的是预测数值型数据的目标值。 回归 场景 回归的目的是预测数值型的目标值。最直接的办法是依据输入写出一个目标值的计算公式。 假如你想要预测兰博基尼跑车的功率大小，可能会这样计算: HorsePower = 0.0015 annualSalary - 0.99 hoursListe
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回归（Regression） 概述 我们前边提到的分类的目标变量是标称型数据，而回归则是对连续型的数据做出处理，回归的目的是预测数值型数据的目标值。 回归 场景 回归的目的是预测数值型的目标值。最直接的办法是依据输入写出一个目标值的计算公式。 假如你想要预测兰博基尼跑车的功率大小，可能会这样计算: HorsePower = 0.0015 * annualSalary - 0.99 * hoursL