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机器学习的基础包括聚类、时间序列、推荐系统、回归分析、文本挖掘、决策树、支持向量机、贝叶斯分类和神经网络。这些基础知识光是听到名字就觉得深不可测，但是如果具备了统计学和概率学的基础知识，就能够轻松掌握这些高深莫测的名词。因此，建议在进行机器学习之前，先进行统计学和概率学的学习是非常有必要的。
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软件测试时结构错误包括逻辑、数据流、初始化等错误。用例设计的关键是以较少的用例覆盖尽可能多的内部程序逻辑结果。白盒法和黑盒法依据的是软件的功能或软件行为描述，发现软件的接口、功能和结构错误。其中接口错误包括内部/外部接口、资源管理、集成化以及系统错误。黑盒法用例设计的关键同样也是以较少的用例覆盖模块输出和输入接口。
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零基础转行学程序需要了解一些基本知识，所谓的解析内容就是用1定的方法从获得的全部内容中取出我们想要的某一部分内容，开头讲述的猫眼电影top100的获取，我们通过第1步获取内容取得是整个网页的所有部分，但我们只需要这所有部分中的标题、主演、评分等信息。
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