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无人基于历史数据的缺陷预测模型

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 核心概念 · 整体框架
课程导入学习目标
02
缺陷预测基础
软件缺陷 · 缺陷预测的定义 · 传统基于历史数据的方法及其局限性
缺陷预测基础软件缺陷
03
无历史数据场景分析
冷启动问题 · 数据稀缺场景 · 项目早期或新项目中的缺陷预测需求
无历史数据场景分…冷启动问题
04
相关技术概览
静态分析 · 代码度量 · 机器学习
相关技术概览静态分析
05
特征工程入门
从源代码 · 需求文档 · 开发过程等提取可用特征
特征工程入门从源代码
06
代码度量与静态分析
圈复杂度 · 耦合度 · 代码行数
代码度量静态分析
07
无监督学习方法
聚类 · 异常检测 · 自编码器在缺陷预测中的应用
无监督学习方法聚类
08
半监督学习与伪标签
利用少量标注或自动生成标签进行模型训…
半监督学习伪标签
09
迁移学习与跨项目预测
利用其他项目数据或预训练模型 · 适应目标项目
迁移学习跨项目预测
10
主动学习策略
在无历史数据下 · 如何选择最有价值的样本进行人工标注
主动学习策略无历史数据下
11
基于规则的启发式方法
专家经验 · 代码坏味道 · 复杂度阈值等快速识别高风险模块
基于规则的启发式…专家经验
12
基于文本挖掘的缺陷预测
从需求 · 设计文档 · 提交信息中提取文本特征
基于文本挖掘的缺…从需求
13
基于过程度量的方法
开发人员经验 · 代码变更频率 · 修改大小等过程指标
基于过程度量的方…开发人员经验
14
基于图神经网络的方法
代码依赖图 · 调用图等结构信息用于缺陷预测
基于图神经网络的…代码依赖图
15
基于生成模型的数据增强
使用GAN或变分自编码器生成合成缺陷…
基于生成模型的数…GAN
16
模型选择与评估
无历史数据下如何评估模型性能 · 使用AUC · F1等指标
模型选择评估
17
案例实战
一个全新项目（如开源项目早期版本）的…
案例实战一个全新项目
18
工具与平台
介绍现有工具如Defect Pred… · 机器学习平台（如scikit-lea… · TensorFlow）
工具平台
19
常见问题与解决方案
数据不平衡 · 特征噪声 · 模型过拟合
常见问题解决方案
20
实战项目
从零构建一个无历史数据的缺陷预测模型 · 包括数据准备 · 特征提取
实战项目从零构建一个无历…
21
模型解释与可解释性
SHAP · LIME等方法解释预测结果 · 增强可信度
模型解释可解释性
22
持续集成与部署
将缺陷预测模型集成到CI/CD流程中 · 实现实时预测
持续集成部署
23
案例研究
业界或学术界中无历史数据缺陷预测的成…
案例研究业界或学术界
24
进阶主题
联邦学习 · 元学习 · 自监督学习在无历史数据缺陷预测中的前…
进阶主题联邦学习
25
综合练习
给定一个模拟新项目数据集 · 设计并实现完整的缺陷预测方案
综合练习给定一个模拟新项…
26
课程总结
回顾核心知识点 · 技能树 · 常见误区与最佳实践
课程总结回顾核心知识点
27
考试与认证
理论测试与实战项目考核 · 检验学习成果
考试认证
28
扩展资源
推荐 · 书籍 · 开源项目
扩展资源推荐
29
答疑与讨论
针对学员常见疑问进行深入解答 · 互动交流
答疑讨论
30
结业项目
独立完成一个无历史数据缺陷预测的完整…
结业项目独立完成一个无历…