案例实战 | Python 玩转 AB 测试中的分层抽样与假设检验！（附代码和数据集）（下）
浏览时长分析可视化分析这里的我们将使用 seaborn 结合 markdown 公式的方式来实现快捷又强大的数据可视化结果分析新界面的注册率有所提高，而浏览时长方面均呈现轻微的右偏实验组的浏览时长平均值比控制组高 15mins 左右，方差差别不大所以我们可以初步判断新改版的课程首页更吸引用户，后续将进行假设检验来进一步验证我们的猜想假设检验我们将从控制组...
案例实战 | Python 玩转 AB 测试中的分层抽样与假设检验！（附代码和数据集）（上）
背景在本次案例研究中，我们将为教育平台 “ 不吹牛分析网 ” 分析 A/B 测试的结果，以下是该公司网站的客户漏斗模型：浏览主页 > 浏览课程概述页面(课程首页) > 注册课程 > 付费并完成课程越深入漏斗模型，不吹牛分析网就会流失越多的用户（正常现象），能进入最后阶段的用户寥寥无...
测试数据集问题是否出现训练集没有的uid或bid（附样例）
在处理test数据集时，能保证所有的uid和bid都是在train中出现过吗？ 我怕数据集是先选出一堆用户和商标，然后把他们之间的交互信息按照时间前面选出一部分作为train，后面选一部分作test，如果选的时间点不好，可能有的uid和bid只在test中才有。 数据集能保证test中没出现train没有的uid和bid吗？ 回复下面询问的： 比如如果test和train的uid，b...
教你在Python中用Scikit生成测试数据集（附代码、学习资料）
测试数据集是一个小型的人工数据集，它可以让你测试机器学习算法或其它测试工具。 测试数据集的数据具有定义明确的性质，如线性或非线性，这允许您探索特定的算法行为。 scikit-learn Python库提供了一组函数，用于从结构化的测试问题中生成样本，用于进行回归和分类。 在本教程中，您将发现测试问题以及如何在Python中使用scikit学习。 完成本教程后，您将知道： 如何生成多分类预测问题.....
计算机视觉的一些测试数据集和源码站点
转自：http://blog.csdn.net/zhubenfulovepoem/article/details/7191794 以下是computer vision：algorithm and application计算机视觉算法与应用这本书中附录里的关于计算机视觉的一些测试数据集和源码站点，我整理了下，加了点中文注解。 ...
使用Jupiter进行Java参数化单元测试：更好地参考测试数据集
对于基于gradle的侧轨项目，我从junit4移到了junit5（jupiter），这在编写参数化测试时提供了更大的灵活性。那很棒。 但是，有一个烦人的细节使调试测试变得繁琐：与Intellij IDEA的测试运行程序不同，gradle测试运行程序将所有测试用例结果可视化为列表，但是列表的条目（因此测试用例）由数据的数字键引用。在数据源中设置参数化测试的条目。因此，实际测试数据不像IDEA的.....
Dataset：(公交车、恐龙、大象、花朵、骏马)六类图片数据集(AutoKeras测试)的简介、下载、使用方法之详细攻略
数据集简介图片数据集简介：其中train有400张、test有100张。图片分类：该数据集包含公交车、恐龙、大象、花朵、骏马六类图片数据集。图片大小：384*256。1、train数据集2、test数据集数据集下载正在更新……下载地址：https://download.csdn.net/download/11189081PS：...
ML之K-means：基于DIY数据集利用K-means算法聚类(测试9种不同聚类中心的模型性能)
输出结果设计思路1、使用均匀分布函数随机三个簇，每个簇周围10个数据样本。2、绘制30个数据样本的分布图像。3、测试9种不同聚类中心数量下，每种情况的聚类质量，并作图。实现代码import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.cluster import KMeans from s...
TF之DCGAN：基于TF利用DCGAN测试MNIST数据集并进行生成过程全记录
测试结果train_00_0099 train_00_0799 train_00_0899 train_01_0506 train_01_0606 train_02_0213 train_02_0313 train_02_1013 train_03_0020 train_03_0720 测试过程全记录1140~1410……开始测试{'ba...
EMR本地盘实例大规模数据集测试
直达最佳实践：【EMR本地盘实例大规模数据集测试】最佳实践频道：【点击查看更多上云最佳实践】 这里有丰富的企业上云最佳实践，从典型场景入门，提供一系列项目实践方案，降低企业上云门槛的同时满足您的需求！ 场景描述 阿里云为了满足大数据场景下的存储需求，在云上推出了本地盘D1机型，这个系列提供了本地盘而非云盘作为存储，提高了磁盘的吞吐能力，发挥Hadoop的就近计算优势。阿里云EMR产品针对本地...
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