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  • 参数化方法与非参数化方法

    千次阅读 2016-07-03 00:22:00
    区分参数化方向与非参数化方法的最快捷方式是, 参数化方法的参数数量是固定的, 不随着训练样本数量的变化而变化. 例如MLP, CNN, SVM等算法都是参数化方法. 而k近邻, decision tree等, 都是非参数化方法. Decision ...

    Parametric and non-parametric methods.
    区分参数化方向与非参数化方法的最快捷方式是, 参数化方法的参数数量是固定的, 不随着训练样本数量的变化而变化. 例如MLP, CNN, SVM等算法都是参数化方法. 而k近邻, decision tree等, 都是非参数化方法. Decision tree 也是非度量(non-metric)方法.

    参数化方法的计算资源消耗一般比非参数化方法小, 但它已经对数据的分布形式做出了假设. 非参数化方法更灵活, 但计算资源的消耗会随着样本数量的增加而增加.

    转载于:https://www.cnblogs.com/dengdan890730/p/5636387.html

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  • 2、参数化、badboy测试脚本开发以及录制方法,正则表达式之Regextester工具使用、JMETER 组件作 用域等知识点讲解。 3、ant 介绍以及作用、ant 下载及安装、ant build.xml 详解。 4、Jenkins 构建自动化平台、...
  • Jmeter性能测试-----数据参数化方法

    千次阅读 2017-04-25 14:36:07
    Jmeter通过函数实现数据参数化,简单的参数化方法CSVRead函数,以及参数化怎么调用

    Jmeter里面参数化的方法有很多,大家可以结合自己的项目情况来使用哪种方式来调用测试

     

    数据。

     

    下面我给大家介绍下Jmeter里CSVRead函数来获取参数的方法:

     

    一、我这里已去到直播间发表评论为例(这里怎么建测试用例就不讲了,另一篇有讲),

     

    设置好server和Path、Method、Content encoding等,并把要Post的数据写到Body Data

     

    栏目里:

     

    我们这里要对chat做参数,先把要参数化的内容准备好:

     

     

    二、选择Options---Function helpDialog,选择CSVRead函数,然后按照图中的来设置

     

     

    三、在BodyData中调用这个文本数据

     

     

    好,这样就参数化设置完了,执行运行的话,程序会自动从第一行开始去调取文本中的

     

    数据。有问题可以交流QQ群:610845268

     

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  • 1.参数化方法  参数化设计(Parametric)设计(也叫尺寸驱动Dimension-Driven)是CAD技术在实际应用中提出的课题,它不仅可使CAD系统具有交互式绘图功能,还具有自动绘图的功能。目前它是CAD技术应用领域内的一个...
        1.参数化方法

       参数化设计(Parametric)设计(也叫尺寸驱动Dimension-Driven)是CAD技术在实际应用中提出的课题,它不仅可使CAD系统具有交互式绘图功能,还具有自动绘图的功能。目前它是CAD技术应用领域内的一个重要的、且待进一步研究的课题。利用参数化设计手段开发的专用产品设计系统,可使设计人员从大量繁重而琐碎的绘图工作中解脱出来,可以大大提高设计速度,并减少信息的存储量。
       由于上述应用背景,国内外对参数化设计做了大量的研究,目前参数化技术大致可分为如下三种方法:(1)基于几何约束的数学方法;(2)基于几何原理的人工智能方法;(3)基于特征模型的造型方法。其中数学方法又分为初等方法(Primary Approach)和代数方法(Algebraic Approach)。初等方法利用预先设定的算法,求解一些特定的几何约束。这种方法简单、易于实现,但仅适用于只有水平和垂直方向约束的场合;代数法则将几何约束转换成代数方程,形成一个非线性方程组。该方程组求解较困难,因此实际应用受到限制;人工智能方法是利用专家系统,对图形中的几何关系和约束进行理解,运用几何原理推导出新的约束,这种方法的速度较慢,交互性不好;特征造型方法是三维实体造型技术的发展,目前正在探讨之中。
       参数化设计有一种驱动机制棗参数驱动,参数驱动机制是基于对图形数据的操作。通过参数驱动机制,可以对图形的几何数据进行参数化修改,但是,在修改的同时,还要满足图形的约束条件,需要约束间关联性的驱动手段棗约束联动,约束联动是通过约束间的关系实现的驱动方法。对一个图形,可能的约束十分复杂,而且数量很大。而实际由用户控制的,即能够独立变化的参数一般只有几个,称之为主参数或主约束;其他约束可由图形结构特征确定或与主约束有确定关系,称它们为次约束。对主约束是不能简化的,对次约束的简化可以有图形特征联动和相关参数联动两种方式。
       所谓图形特征联动就是保证在图形拓补关系不变的情况下,对次约束的驱动,亦即保证连续、相切、垂直、平行等关系不变。反映到参数驱动过程就是要根据各种几何相关性准则去判识与被动点有上述拓补关系的实体及其几何数据,在保证原关系不变的前提下,求出新的几何数据。称这些几何数据为从动点。这样,从动点的约束就与驱动参数有了联系。依靠这一联系,从动点得到了驱动点的驱动,驱动机制则扩大了其作用范围。
       所谓相关参数联动就是建立次约束与主约束在数值上和逻辑上的关系。在参数驱动过程中,始终要保持这种关系不变。相关参数的联动方法使某些不能用拓补关系判断的从动点与驱动点建立了联系。使用这种方式时,常引入驱动树,以建立主动点、从动点等之间的约束关系的树形表示,便于直观地判断图形的驱动与约束情况。
       由于参数驱动是基于对图形数据的操作,因此绘制一张图的过程,就是在建立一个参数模型。绘图系统将图形映射到图形数据库中,设置出图形实体的数据结构,参数驱动时将这些结构中填写出不同内容,以生成所需要的图形。
       参数驱动可以被看作是沿驱动树操作数据库内容,不同的驱动树,决定了参数驱动不同的操作。由于驱动树是根据参数模型的图形特征和相关参数构成的,所以绘制参数模型时,有意识地利用图形特征,并根据实际需要标注相关参数,就能在参数驱动时,把握对数据库的操作,以控制图形的变化。绘图者不仅可以定义图形结构,还能控制参数化过程,就象用计算机语言编程一样,定义数据、控制程序流程。这种建立图形模型,定义图形结构,控制程序流程的手段称作图形编程。
       在图形参数化中,图形编程是建立在参数驱动机制、约束联动和驱动树基础上的。利用参数驱动机制对图形数据进行操作,由约束联动和驱动树控制驱动机制的运行。这与以往的参数化方法不同,它不把图形转化成其他表达形式,如方程,符号等;也不问绘图过程,而是着重去理解图形本身,把图形看作是一个模型,一个参数化的依据,作为与绘图者“交流”信息的媒介。绘图者通过图形把自己的意图“告诉”参数化程序,参数化程序返回绘图者所需要的图形。它关心的是图形,也就是图形数据库的内容,边理解,边操作,因此运行起来简洁、明了;实现起来也较方便。
       参数驱动是一种新的参数化方法,其基本特征是直接对数据库进行操作。因此它具有很好的交互性,用户可以利用绘图系统全部的交互功能修改图形及其属性,进而控制参数化的过程;与其他参数化方法相比较,参数驱动方法具有简单、方便、易开发和使用的特点,能够在现有的绘图系统基础上进行二次开发。而且适用面广,对三维问题也同样适用。

        2.变量化方法

       长期以来,变量化方法只能在二维上实现,三维变量化技术由于技术较复杂,进展缓慢,一直困扰着CAD厂商和用户。
        全国首届CAD应用工程博览会上,一种新兴技术引起了与会者的广泛关注。这一被业界称为21世纪CAD领域具有革命性突破的新技术就是VGX。它是变量化方法的代表。
       VGX的全称为Variational Geometry Extended,即超变量化几何,它是由SDRC公司独家推出的一种CAD软件的核心技术。我们在进行机械设计和工艺设计时,总是希望零部件能够让我们随心所欲地构建,可以随意拆卸,能够让我们在平面的显示器上,构造出三维立体的设计作品,而且希望保留每一个中间结果,以备反复设计和优化设计时使用。VGX实现的就是这样一种思想。VGX技术扩展了变量化产品结构,允许用户对一个完整的三维数字产品从几何造型、设计过程、特征,到设计约束,都可以进行实时直接操作。对于设计人员而言,采用VGX,就象拿捏一个真实的零部件面团一样,可以随意塑造其形状,而且,随着设计的深化,VGX可以保留每一个中间设计过程的产品信息。美国一家著名的专业咨询评估公司D.H.Brown这样评价VGX:“自从10年前第一次运用参数化基于特征的实体建模技术之后,VGX可能是最引人注目的一次革命。”。VGX为用户提出了一种交互操作模型的三维环境,设计人员在零部件上定义关系时,不再关心二维设计信息如何变成三维,从而简化了设计建模的过程。采用VGX的长处在于,原有的参数化基于特征的实体模型,在可编辑性及易编辑性方面得到极大的改善和提高。当用户准备作预期的模型修改时,不必深入理解和查询设计过程。与传统二维变量化技术相比,VGX的技术突破主要表现在以下两个方面。 
       第一、VGX提供了前所未有的三维变量化控制技术。这一技术可望成为解决长期悬而未决的尺寸标注问题的首选技术。因为传统面向设计的实体建模软件,无论是变量化的、参数化的,还是基于特征的或尺寸驱动的,其尺寸标注方式通常并不是根据实际加工需要而设,往往是根据软件的规则来确定。显然,这在用户主宰技术的时代势必不能令用户满意。采用VGX的三维变量化控制技术,在不必重新生成几何模型的前提下,能够任意改变三维尺寸标注方式,这也为寻求面向制造的设计(DFM)解决方案提供了一条有效的途径。 
       第二、VGX将两种最佳的造型技术棗直接几何描述和历史树描述结合起来,从而提供了更为易学易用的特性。设计人员可以针对零件上的任意特征直接进行图形化的编辑、修改,这就使得用户对其三维产品的设计更为直观和实时。用户在一个主模型中,就可以实现动态地捕捉设计、分析和制造的意图。
       在SDRC公司1997年6月20日宣布的新版软件I-DEAS Master Series 5中,已经用到了这一技术。而且,这一产品自在美国宣布之日起,已经在北美、欧洲和亚太等地区,引起了不小的冲击波。福特汽车公司已经决定把I-DEAS Master Series 5软件应用到开发完整产品的数字样车的各个方面,认为这一包含诸多新技术的产品是实现该公司“Ford 2000”目标的关键。在同年7月北京展览馆的全国首届CAD应用工程博览会上,I-DEAS Master Series 5再度掀起热浪,其VGX技术已经初露锋芒。

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  • 参数方法非参数方法

    千次阅读 2017-07-04 09:01:37
    参数方法非参数方法

    参数方法和非参数方法

    机器学习上的方法分为参数方法(根据先验知识假定模型服从某种分布,然后利用训练集估计出模型参数,也就弄清楚了整个模型,例如感知器)和非参数方法(基于记忆训练集,然后根据训练集预测,例如kNN)。

    参数方法

    参数方法根据先验知识假定模型服从某种分布,然后利用训练集估计出模型参数,也就弄清楚了整个模型。
      那么,估计模型参数到底是一个客观存在的参数还是一个概率密度分布,这个分歧就引出了贝叶斯学派和非贝叶斯学派的不同之处。

    非贝叶斯学派

    非贝叶斯学派认为先验知识是指一组数据服从某个分布,那么分布的参数是客观存在的,可以利用数据做出估计,进而获得后验估计。典型代表方法是最大似然估计。

    贝叶斯学派

    贝叶斯学派认为,先验知识是数据服从某个分布和这个分布参数的先验概率密度,模型的参数本来就是一个概率分布,数据集可以获得参数的后验概率密度,进而获得后验估计。这种方法称为贝叶斯估计。
      
      我学概率统计课程的时候对贝叶斯估计比价陌生,最近准备详细推导几个例题加深理解。对于贝叶斯估计,纸上得来终觉浅,还是推导几个例题较好。

    贝叶斯决策理论

    关于贝叶斯决策理论我之前学习学到过,博客里也总结过最小化期望风险的思想。

    下面总结一下关联规则的一些度量。

    关联规则

    s u p p o r t ( X , Y ) = P ( X , Y ) support(X,Y)=P(X,Y) support(X,Y)=P(X,Y)
       c o n f i d e n c e ( X → Y ) = P ( X ∣ Y ) confidence(X→Y)=P(X|Y) confidence(XY)=P(XY)
       l i f t ( X → Y ) = P ( X , Y ) P ( X ) P ( Y ) lift(X→Y)={P(X,Y)\over P(X)P(Y)} lift(XY)=P(X)P(Y)P(X,Y)

    ##参数估计的泛化误差

    泛化误差由方差和偏倚组成。
      
       E ( d − θ ) 2 = E ( ( d − E d ) + ( E d − θ ) ) 2 = V a r ( d ) + ( E d − θ ) 2 E(d-\theta)^2=E((d-Ed)+(Ed-\theta))^2=Var(d)+(Ed-\theta)^2 E(dθ)2=E((dEd)+(Edθ))2=Var(d)+(Edθ)2

    欠训练时,方差小,偏倚大,欠拟合。
      过训练时,方差大,偏倚小,过拟合。

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  • JMeter参数化4种实现方式

    千次阅读 多人点赞 2020-08-26 21:09:44
    前言 下面是目前JMeter系列已有博文...1 参数化释义 什么是参数化?从字面上去理解的话,就是事先准备好数据(广义上来说,可以是具体的数据值,也可以是数据生成规则),而在脚本中写死,脚本执行时从准备好的数据中
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    amp;amp;tid=2163476&page=1 参数方法,假定概率分布,只来估计少量参数。 半参数方法,对数据分组,每组采用一种概率分布的假设,最后使用混合概率分布。 非参数方...
  • jmeter使用CSV Data Set Config参数化方法

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    1.创建csv文件,把需要的参数写在一列中。不需要写变量名称,直接写变量值就可以。2.线程组中添加CSV Data Set Config 如图所示: 3.设置CSV Data Set Config配置 Filename中填写文件路径和文件名称。如果文件...
  • jmeter的几种参数化使用方法

    千次阅读 2018-05-24 17:34:59
    场景:在进行jmeter的接口自动化测试脚本的编写中需要使用参数化,现将接触到的几种参数化方法整理如下: 第一种: 使用“用户自定义变量”的配置元件来进行变量定义 填入变量、值、和备注就可以在后续的接口中...
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  • 参数估计方法非参数估计方法

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    JMeter简单的GET请求,参数化
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    千次阅读 2017-11-06 17:58:31
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空空如也

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参数化方法与非参数化方法