测试报告，更多是以测试为出发点，关注测试工作的背景、过程、完成度和结果。当然，测试的报告也能反应出一个产品的质量，但是他的衡量一般不够直观（比如缺陷数量这种数据， 问题来源于一些同僚的问题。 “Vincent，老板让我发一份软件质量报告，你有模板吗？” “是测试报告吗？” “No，No，应该不是测试报告，是质量报告。” 测试报告大家都大概知道怎么做，但是质量报告呢，说起来他到底与测试报告有什么不同？ 仔细思考，其实这两种报告之间的差异还是比较直观的。 测试报告，更多是以测试为出发点，关注测试工作的背景、过程、完成度和结果。当然，测试的报告也能反应出一个产品的质量，但是他的衡量一般不够直观（
2022-03-18 17:10:49
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Krippendorff 的 Alpha 是评价者间一致性的度量，衡量评价者（贴标签者、编码者）对分配给项目的标签的同意程度。 它在不同的测量级别上运行，实施的是名义、有序和间隔。 在有限的情况下，它与 Fleiss 的 Kappa 相同，但 Krippendorff 的 Alpha 适用于更广泛的问题，并且可以处理缺失的条目，因为它不需要每个项目的评分者数量相同。
此实现将观察矩阵和所需的测量级别作为输入并计算 Alpha。 结果已针对现有 SPSS 宏进行了验证。
有关 Krippendorff Alpha 的更多详细信息，请参阅http://en.wikipedia.org/wiki/Krippendorff's_alpha
2022-03-17 18:35:45
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该程序输出基于奇异值分解的图形和数字图像质量度量。 对于给定的图像，采用 Blockwise SVD 并导出图像质量度量。
具体实施方式请参考Aleksandr Shnayderman、Alexander Gusev 和 Ahmet M. Eskicioglu， “用于局部和全局评估的基于 SVD 的灰度图像质量度量”， IEEE 图像处理交易，卷。 15，没有。 2，2006 年 2 月。
Matlab 编程新手可以查看“SampleUsage.m”文件，了解脚本“SVDQualityMeasure.m”的使用方法。
已经熟悉Matlab编程的可以直接使用脚本“SVDQualityMeasure.m”。
2022-03-13 18:45:42
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使用OWA运算符工具箱的相似度分类器提供了基于矢量的分类方法，该方法使用相似性度量和OWA运算符来区分类别样本所属的类别。 它为每个类创建理想向量，然后使用相似度来衡量样本与每个理想向量的相似程度。 这些相似性向量然后由 OWA 运营商聚合。 有关该方法的更多信息，请参阅原始出版物：
P. Luukka, O. Kurama，具有有序加权平均算子的相似性分类器， Expert Systems with Applications, 40, (2013), pp. 995-1002
2022-03-12 18:49:16
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现有的多元时间序列相似性度量方法 难以平衡度量准确性和计算效率之间的矛盾.针对该问题,首先,对多元时间序列进行多维分段拟合;然后,选取各分段上序列点的均值作为特征;最后,以特征序列作为输入,利用动态时间弯曲算法实现相似性度量.实验结果表明,所提出方法参数配置简单,能够在保证度量准确性的前提下有效降低计算复杂度.
2022-03-12 11:39:06
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公平性：衡量R中的算法公平性
套餐概述
fairness R包提供了用于计算不同敏感组之间算法公平性度量的工具。 基于二元分类任务中的模型预测来计算度量。 该软件包还提供了机会来可视化和比较敏感群体之间的其他预测指标。
该软件包包含用于计算常用的公平机器学习指标的函数，例如：
人口平价
比例平价
均等赔率
预测汇率平价
此外，还实现了以下指标：
误报率平价
假负利率平价
精度平价
负预测价值平价
特异性均等
ROC AUC比较
MCC比较
提供了有关使用该软件包的全面教程。 我们建议您阅读本教程，因为与本自述文件相比，本教程包含对公平性软件包的更深入的描述。 您还会在公平找到一个简短的教程：
vignette( ' fairness ' )
安装
您可以通过运行以下命令从安装最新的稳定软件包版本：
install.packages( ' fairness ' )
library(
2022-03-03 14:57:30
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对缺陷的度量有助于测试过程监控，例如：缺陷密度分析，发现和修复的缺陷数目等。另外，缺陷度量应包括追踪过程控制信息的过程改进活动所需的缺陷信息，并引入缺陷来源分析、缺陷趋势分析等作为风险减轻策略的输入。本文介绍了几种常见的缺陷度量指标，在实际项目中，缺陷度量指标通常要和其他指标共同使用以达到测度的目的。缺陷发现进度度量（累计缺陷）可以显示每个星期累计发现缺陷的数量，帮助评估测试的状态、测试进度和软件系统的质量。缺陷发现进度度量（累计缺陷）的X轴为星期，以yww形式表示，其中y表示年份的后两位，ww表示星期，例如：815指的是2008年的第15周。Y轴表示在测试阶段发现的缺陷数目，如图1所示。图1
2022-02-15 09:43:17
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符号化表示是一种有效的时间序列降维技术，其相似性度量是诸多挖掘任务的基础。基于SAX(symbolic aggregate approximation)的距离MINDIST_PAA_iSAX不满足对称性，在时间序列挖掘中具有局限性，提出了对称的度量Sym_PAA_SAX，且下界于欧拉距离。在真实数据集和合成数据集上的实验说明下界紧密性较好，相似搜索错报率较低。
2022-02-13 12:24:40
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