我看到著名人士Tom Mitchell的旧期中考试的一个例子如下:
考虑在有1000个功能的情况下学习classifier。其中有50个是关于课堂的真正的信息。另外50个特性是first 50特性的直接副本。final 900的特性并不能提供信息。假设有足够的数据来可靠地评估特性有多有用,并且特征选择方法使用的是良好的阈值。
How many features will be selected by mutual information filtering?
解决办法: 100
How many features will be selected by a wrapper method?
解决
我正在开发一个与蓝牙LE设备通信的应用程序,所以我使用CoreBluetooth来实现这个功能。
我使用的外围设备公开具有两个特征的1服务:支持指示/通知/写/写不响应的串行端口FIFO特性;支持写入的串口信用特性。
从我的阅读中,我发现我需要订阅的特性是FIFO,但是当我调用[_connectedPeripheral setNotifyValue:YES forCharacteristic:characteristic];时,我会得到一个Writing is not permitted错误。
我检查了特性的属性,它具有Read、WriteWithoutResponse、Notify和Indi
我是特性模块的新手,我在网上读到了一些自相矛盾的建议: A)一个大特性还是B)几个较小的特性,然后是一个列出所有较小特性作为依赖项的“功能控制器”类型模块。
关于我的具体情况:我使用的是local development -> dev server -> staging server -> live server工作流。这个特定的站点几乎肯定是我开发过的唯一一个这样的站点;我不打算在任何其他站点上使用我为这个站点创建的features。
这使我倾向于在一个大特性中完成所有事情,因为我过去遇到过一些问题,我在多个特性中意外地定义了相同的规则,并陷入了麻烦。然而,就结构而言,这在
我在努力学习斯波弗尔。我买了一本书,它到了周末。我在网上看到的大多数场景都是为了简单的事情,比如计算器。例如,请参见下面的场景:
Feature: Calculator
In order to avoid silly mistakes
As a math idiot
I want to be told the sum of two numbers
@mytag
Scenario: Add two numbers
Given I have entered 50 into the calculator
And I have a