Unit Tests

Я нынче университет посещаю, учусь, пока время есть:

Stanford Machine Learning https://www.coursera.org/course/ml

Каждую неделю надо сдавать зачет, заполнять опросный лист и выполнять практические задачи.

Практические задачи представляют собой код Matlab, который мы сочиняем и выполняем в Octave, поскольку Матлаб покупать для учебных задач — не вариант.

Задачки дают на реализацию разных алгоритмов. На этой неделе были среднеквадратичная Cost Function и Gradient Descent для нее. Да, это для линейной регрессии, что немаловажно.

Так вот, ближе к телу. Чтобы в этих практических задачах не мучаться с ручным вычислением всяких матриц, векторов и прочих мудрых формул, пытаясь понять, правильно ты алгоритм написал или нет, мы сочинили UnitTest-ы для наших упражнений.

https://class.coursera.org/ml-005/forum/thread?thread_id=334

https://gist.github.com/vasnake/9812050

Очень удобно. Написал тесты, это быстро, особенно если с нашего курсового форума копипастить. Потом пишешь реализацию алгоритмов. Написал, прогнал тесты, поправил, … пока не заработает.

Правильный подход к делу — лучше час потерять на написание тестов и потом за час долететь до финиша, чем весь день гадать, правильно ли ты формулу записал в векторизованном виде.

О, векторизация циклов... это, пожалуй, самое трудное пока.

UPDATE:
Вместе с Эриком мы сделали правильные unit tests для нашего класса:
https://github.com/vasnake/coursera-ml005-unittests

original post http://vasnake.blogspot.com/2014/05/unit-tests.html