K-近邻算法 文章目录K-近邻算法学习目标1.10 交叉验证，网格搜索1 什么是交叉验证(cross validation)1.1 分析1.2 为什么需要交叉验证**问题：那么这个只是对于参数得出更好的结果，那么怎么选择或者调优参数呢？**2 什么是网格搜索(Grid Search)3 交叉验证，网格搜索（模型选择与调优）API：4 鸢尾花案例增加K值调优 学习目标 掌握K-近邻算法实现过程 知道K-近邻算法的距离公式 知道K-近邻算法的超参数K值以及取值问题 知道kd树实现搜索的过程 应用KNeighborsClassifier实现分类 知道K-近邻算法的优缺点 知道交叉验证实现过程 知道超

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RobotFramework作者建议如何选择自动化测试框架软件自动化测试，作为手工测试的替代，越来越受到关注。PekkaKl?rck，作为RobotFramework的创建者和核心开发者，按照系统级别，介绍了几 　　作者建议如何选择自动化测试框架   　　软件自动化测试，作为手工测试的替代，越来越受到关注。PekkaKl?rck，作为RobotFramework的创建者和核心开发者，按照系统级别，介绍了几种不同的自动化测试方法的区别。   　　一、记录回放的方式流行于商业工具之中，无需编程技能即可快速上手。然而这种方法相对脆弱，一旦UI变化测试就会受到影响，分散的脚本不可重用且难以维护，而且系

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js-selector 基于原生js封装的一些简单选择器 ####大致可以分下面几种情况讨论 - 简单的id/class/tagName选择器，并且参数中不含特殊字符(" ",">")， 就是平常的document.getElement.... - 匿名方法function(){},就丢给[removed] = function(){}处理 - 含有" "的，就是下代选择器，先把当前元素取出来，再取出它的子集元素 - 含有">"的，就是亲子代选择器，同样先把当前元素取出来，再取出它的子 集元素，同时要保证它的子集元素的父节点就是当前节点才能通过 ####API 我们可以使用下面几种选择器 $s("#test-id") $s(".test-class") $s("p") $s(".test-children #children2 .children2-1") $s(".test-ch

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特征选择算法能够更好地提高入侵检测系统的检测速度和检测效果,消除冗余数据并减轻噪音特征.结合特征选择算法的优势,提出一种基于主成分分析(PCA)与决策树(C4.5)的入侵检测方法,进而构建出轻量级的入侵检测系统.通过在KDD1999数据集上对该方法进行详细的实验验证,证明该方法一方面确保系统有较高的检测率与较低误报率,另一方面能够比较显著地提高系统的训练时间与测试时间.同时,通过比较实验发现此方法在训练时间、测试时间、检测率、误报率上的效果也优于GA-SVM方法.

DDEA-SE 使用选择性代理集合的离线数据驱动的进化优化 王递，金耀初，孙超丽，约翰·多尔蒂，使用选择性代理集成的脱机数据驱动的进化优化，关于进化计算的IEEE事务，已被接受。