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1、机器学习建模的四个主要过程
摘要
在本文中，我将介绍机器学习(ML)建模中的四个主要过程，作为数据从业者，您应该彻底了解这些过程。
机器学习是人工智能的一个分支，它通过揭示数据模式(即特征和目标变量之间的关系)来模拟人类的学习能力。特征是表示给定观察点或数据点的属性的独立变量。另一方面，目标变量是一个因变量，我们感兴趣的建模作出预测。
机器学习建模是数据科学项目生命周期中的一个重要步骤，也是该项目中最有趣的部分之一。
在上一篇文章中，我讨论了机器学习的主要组成部分，并提供了机器学习建模的额外介绍。
机器学习建模中的4个关键过程
现在，让我们深入研究机器学习建模中的四个主要过程。
训练
这是将机器学习算法与数据进行匹配以学习模式的过程，其结果是创建一个模型。另外，算法的选择可能会受到基于现有计算能力的训练时间需求的影响。
在进行进一步试验之前，训练过程通常是针对基线模型进行的，作为项目的基准。基线模型可以是一个简单的算法，例如线性回归或带默认设置的随机森林算法。基线模型的选择很大程度上取决于问题和数据从业者的经验。
大多数机器学习算法通过拟合方法进行训练。
以下是常用的训练术语:
- 串行训练:这种类型的训练大多在单个处理器上进行，广泛用于简单到中等的训练工作。
- 分布式训练:在这里，适合一个算法的工作负载被分解并在多个微处理器之间共享。这就是所谓的并行计算，它有助于加快这一进程。点击这里查看更多详情。
- 离线学习:在这种情况下，对所有可用数据定期进行训练，只有在性能令人满意时才将模型部署到生产环境中。
- 在线学习:在这里，模型权重和参数随着新的数据流的出现而不断实时更新。
调优
这是选择最佳超参数集的过程，给出了最佳模型。这是机器学习建模中最耗时的过程，包括创建几个具有不同超参数值集的模型。相关指标，例如平方平均数误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和准确度，可用于选择最佳模型。
在调优过程中需要避免的一个常见缺陷是对此过程使用测试集。相反，需要为此创建并使用验证集。更妙的是，需要采用交叉验证等方法来防止过拟合。
Python 中已经实现了一些易于使用的模块，它们可以用于超参数优化，即 GridSearchCV、 Rodd SearchCV 和 BayesSearchCV。
预测
一旦选择了最佳模型，就可以使用测试数据和其他新的数据集进行预测，而不需要在模型的输入数据中提供目标变量。这也被称为机器学习推理。
评估
模型评估是评估机器学习模型预测性能的过程。其主要思想是从模型中量化预测的质量。在超参数优化过程中使用的相同指标可以在这里使用，为了结果表示的目的，也可以添加新的指标。
sklearn有三种不同的API用于评估模型预测的质量：
估计器评分方法：估计器有一种评分方法，为他们设计要解决的问题提供默认的评估标准。这一点在本次没有讨论，可以通过浏览每个估价器的文档进行学习。
评分参数：使用交叉验证等模型评估工具（如model_selection.cross_val_score和model_slection.GridSearchCV）的内部评分策略。通过scoring参数设置指定评估工具。
度量函数：sklearn.metrics模块实现用于特定目的的预测误差评估功能。这些度量在分类度量、多标签排名度量、回归度量和聚类度量部分中有详细说明。
最后，虚拟估值器有助于获得随机预测的这些指标的基线值。
评分参数：定义模型评价规则
使用model_selection等工具进行模型选择和评估。model_selection.GridSearchCV 和 model_selection. cross_val_score中使用一个scoring参数来控制它们应用于评估的估计器的度量。
class sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid, *, scoring=None, n_jobs=None, refit=True, cv=None, verbose=0, pre_dispatch='2*n_jobs', error_score=nan, return_train_score=False)sklearn.model_selection.cross_val_score(estimator, X, y=None, *, groups=None, scoring=None, cv=None, n_jobs=None, verbose=0, fit_params=None, pre_dispatch='2*n_jobs', error_score=nan）
常见案例：预定义值
对于最常见的用例，您可以使用scoring参数指定一个评分器对象；下表显示了所有可能的值。所有评估器对象都遵循较高返回值优于较低返回值的约定。因此，度量模型与数据之间距离的度量，例如：metrics.mean_squared_error，可以用neg_mean_squared_error返回度量的负值，以满足上面的基本约定。
案例：
from sklearn import svm, datasetsfrom sklearn.model_selection import cross_val_scoreX, y = datasets.load_iris(return_X_y=True)clf = svm.SVC(random_state=0)cross_val_score(clf, X, y, cv=5, scoring='recall_macro')输出：# array([0.96666667, 0.96666667, 0.96666667, 0.93333333, 1. ])
根据度量函数定义评分策略
sklearn.metrics模块还公开了一组简单的函数，用于测量给定原始数据和预测的预测误差：
- 以_score结尾的函数返回一个要最大化的值，越高越好。
- 以_error或_loss结尾的函数返回一个要最小化的值，越低越好。使用make_scorer转换为scorer对象时，请将greater_is_better参数设置为False（默认为True；请参阅下面的参数描述）。
以下各节详细介绍了各种机器学习任务的可用指标。
许多指标没有指定名称用作评分值，有时因为它们需要额外的参数，例如fbeta_score。在这种情况下，您需要生成适当的评分对象。生成可调用对象进行评分的最简单方法是使用make_scorer。该函数将度量转换为可用于模型评估的可调用项。
一个典型的用例是将库中的现有度量函数包装为其参数的非默认值，例如fbeta_score函数的beta参数：
from sklearn.metrics import fbeta_score, make_scorerfrom sklearn.model_selection import GridSearchCVfrom sklearn.svm import LinearSVC# 将度量转换为可用于模型评估的可调用项ftwo_scorer = make_scorer(fbeta_score, beta=2)grid = GridSearchCV(LinearSVC(), param_grid={'C': [1, 10]}, scoring=ftwo_scorer, cv=5)
第二个用例是使用make_scorer从一个简单的python函数构建一个完全自定义的scorer对象，它可以接受几个参数：
- 您想要使用的python函数（在下面的示例中为my_custom_loss_func）
- python函式是返回一个分数（greater_is_better=True，默认值）还是一个损失（greater _is_better=False）。如果是loss，python函数的输出将被scorer对象取负值，这符合scorers为更好的模型返回更高值的交叉验证约定。
- 仅用于分类度量：您提供的python函数是否需要连续的决策确定性（needs_threshold=True）。默认值为False。
- 任何其他参数，例如f1score中的beta或labels。
以下是构建自定义记分器和使用greater_is_better参数的示例：
import numpy as npfrom sklearn.dummy import DummyClassifierdef my_custom_loss_func(y_true, y_pred): diff = np.abs(y_true - y_pred).max() return np.log1p(diff)score = make_scorer(my_custom_loss_func, greater_is_better=False)X = [[1], [1]]y = [0, 1]clf = DummyClassifier(strategy='most_frequent', random_state=0)clf = clf.fit(X, y)my_custom_loss_func(y, clf.predict(X))# 输出：0.6931471805599453score(clf, X, y)# 输出：-0.6931471805599453
自定义自己的评分对象
您可以通过从头构建您自己的计分对象，而无需使用make_scorer工厂来生成更灵活的模型评分器。对于可调用的记分器，它需要满足以下两个规则指定的协议：
- 可以使用参数（estimator，X，y）调用它，其中estimator是应该评估的模型，X是验证数据，y是X的标签（在受监督的情况下）或None（在无监督的情况中）；
- 它返回一个浮点数，用于量化X上的估计器预测质量（参考y）。同样，按照惯例，数字越大越好，因此如果您的记分器返回损失，则该值应为负值。
使用多指标评估
Scikit learn还允许在GridSearchCV、RandomizedSearchCVs和cross_validate中使用多种评估指标。
有三种方法可以为scoring参数指定多个评分指标：
- 字符串度量指标构成的列表：
scoring = ['accuracy', 'precision']
- score名称和score函数构成的字典
from sklearn.metrics import accuracy_scorefrom sklearn.metrics import make_scorerscoring = {'accuracy': make_scorer(accuracy_score), 'prec':'precision'}
注意，dict值可以是scorer函数或预定义的度量字符串之一。
- 作为返回分数字典的可调用函数：
from sklearn.model_selection import cross_validatefrom sklearn import datasetsfrom sklearn.metrics import confusion_matrixfrom sklearn.svm import LinearSVCX, y = datasets.make_classification(n_classes=2, random_state=0)svm = LinearSVC(random_state=0)def confusion_matrix_scorer(clf, X, y): y_pre = clf.predict(X) cm = confusion_matrix(y, y_pre) return {'tn': cm[0, 0], 'fp': cm[0, 1], 'fn': cm[1, 0], 'tp': cm[1, 1] }cv_result = cross_validate(svm, X, y, cv=5, scoring=confusion_matrix_scorer)print(cv_result)# 输出{'fit_time': array([0.0045774 , 0.00227857, 0.00192642, 0.00206995, 0.00172496]), 'score_time': array([0.00096321, 0.00078726, 0.0006187 , 0.00059295, 0.00057411]), 'test_tn': array([ 5, 9, 8, 6, 10]), 'test_fp': array([5, 1, 2, 4, 0]), 'test_fn': array([0, 1, 2, 3, 2]), 'test_tp': array([10, 9, 8, 7, 8])}
分类指标
sklearn.metrics模块实现了几个损失、得分和效用函数来衡量分类性能。某些度量可能需要正类的概率估计、置信值或二进制决策值进行概率估计。大多数实现都允许每个样本通过sample_weight参数提供对总分的加权贡献。
在下面的小节中，我们将描述这些函数中的每一个，前面是一些关于通用API和度量定义的注释。
从二分类到多类和多标签
一些度量基本上是为二分类任务定义的（例如f1_score、roc_auc_score）。在这些情况下，默认情况下，只计算正值标签，假设正值类的标签为1（尽管可以通过pos_label参数进行配置）。
在将二分类度量扩展到多类或多标签问题时，数据被视为二分类问题的集合，每个类一个。然后有多种方法可以跨类集合平均二进制度量计算，每种方法在某些情况下都可能有用。如果可用，应使用average参数从中选择。
- “macro”只计算二分类度量的平均值，为每个类赋予相等的权重。在不经常出现的类仍然很重要的问题中，宏观平均可能是突出其性能的一种方法。另一方面，认为所有类都同等重要的假设往往是不正确的，因此宏平均会过分强调不常见类的通常低性能。
- “weighted”通过计算二分类度量的平均值来解释类不平衡，其中每个类的分数根据其在真实数据样本中的存在进行加权。
- “micro”使每个样本类对对总体指标的贡献相等（样本权重的结果除外）。这不是对每个类的指标求和，而是对组成每个类指标的股息和除数求和，以计算总商。在多标签设置中，可能首选微平均，包括忽略大多数类别的多类别分类。
- “samples”仅适用于多标签问题。它不计算每类度量，而是计算评估数据中每个样本的真实类和预测类的度量，并返回它们的（sample_weight-weighted）平均值。
- 选择average=None将返回一个数组，其中包含每个类的分数。
- 虽然像二分类目标一样，多类数据作为类标签数组提供给度量，但多标签数据被指定为指示符矩阵，在该矩阵中，如果样本i具有标签j，单元格[i，j]的值为1，否则为0。
准确度得分（Accuracy score）
accuracy_score函数计算准确度，即正确预测的分数（默认值）或计数（normalize=False）。
在多标签分类中，函数返回子集精度。如果样本的整个预测标签集与真实标签集严格匹配，则子集精度为1.0；否则为0.0。
如果 y~ 是第 i 样本的预测值，并且 yi 是相应的真值，则 nsamples 正确预测的分数定义为:
import numpy as npfrom sklearn.metrics import accuracy_scorey_pred = [0, 2, 1, 3]y_true = [0, 1, 2, 3]accuracy_score(y_true, y_pred) # 输出： 0.5accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=False) # 输出：2
Top-k准确度得分
top_k_accuracy_score函数是accuracy_score的泛化。区别在于，只要真实标签与k个最高预测分数中的一个相关联，预测就被认为是正确的。accuracy_score是k=1的特例。
该函数涵盖二分类和多类分类情况，但不包括多标签情况。
如果 f¯i,j 是对应于第 i 个最大预测分数的第 j 个样本的预测等级，并且是对应的真值，则正确预测的分数超过 nsamples 的部分定义为:
其中 k 是允许的猜测次数， 1(x) 是指示符函数。
import numpy as npfrom sklearn.metrics import top_k_accuracy_scorey_true = np.array([0, 1, 2, 2])y_score = np.array([[0.5, 0.2, 0.2], [0.3, 0.4, 0.2], [0.2, 0.4, 0.3], [0.7, 0.2, 0.1]])top_k_accuracy_score(y_true, y_score, k=2) # 0.75top_k_accuracy_score(y_true, y_score, k=2, normalize=False) # 3
平衡精度分数（Balanced_accuracy_score）
Balanced_accuracy_score函数计算平衡精度，避免对不平衡数据集进行夸大的性能估计。它是每个类别的召回分数的宏观平均值，或者相当于原始准确度，其中每个样本根据其真实类别的反向流行率进行加权。
因此，对于平衡数据集，分数等于准确度。
在二元情况下，平衡准确度等于灵敏度（真阳性率）和特异性（真阴性率）的算术平均值，或具有二元预测而非分数的ROC曲线下的面积：
如果分类器在任何一类上都表现得同样好，则该术语会降低到常规精度（即，正确预测数除以预测总数）。
分类报告（Classification report）
classification_report函数构建一个显示主要分类指标的文本报告。下面是一个自定义target_names和推断标签的小例子:
from sklearn.metrics import classification_reporty_true = [0, 1, 2, 2, 0]y_pred = [0, 0, 2, 1, 0]target_names = ['class 0', 'class 1', 'class 2']print(classification_report(y_true, y_pred, target_names=target_names))# 输出： precision recall f1-score support class 0 0.67 1.00 0.80 2 class 1 0.00 0.00 0.00 1 class 2 1.00 0.50 0.67 2 accuracy 0.60 5 macro avg 0.56 0.50 0.49 5weighted avg 0.67 0.60 0.59 5
精度、召回率和 f-measures（Precision, recall and F-measures）
在二元分类任务中，术语“正”和“负”指的是分类器的预测，术语“真”和“假”指的是该预测是否与外部判断(有时称为“观察”)相对应。
在一个数据集检测中，会产生四类检测结果：
TP、TN、FP、FN：
T --- true 表示正确
F --- false 表示错误
P --- positive 表示积极的，看成正例
N --- negative 表示消极的，看成负例。
在TP、TN、FP、FN中P/N分别代表预测结果的类型为正例或负例，那么：
TP--表示：预测是正例，并且预测正确了（真阳性）；
TN--表示：预测是负例，并且预测正确了（真阴性）；
FP--表示：预测是正例，但是预测错误了（假阳性）；
FN--表示：预测是负例，但是预测错误了（假阴性）；
TP+FP+TN+FN： 表示样本总数；
TP+FN：表示正样本数；
TP+FP：表示预测结果是正样本的总数，包括预测正确的和预测错误的。
FP+TN：实际负样本总数；
TN+FN：预测结果为负样本的总数，包括预测正确的错误的。
（1）精确率（Precision）
表示预测为正样本中有多少是真正的正样本（找的对）。预测结果中真正的正例的比例。
用途：评估检测成功基础上的正确率
（2）召回率（Recall）
表示样本中正例有多少被预测正确了（找的全），所有正例被正确预测出来的比例。
用途：评估对所有检测目标的检测覆盖率
（3） F-measures
from sklearn import metricsy_pred = [0, 1, 0, 0]y_true = [0, 1, 0, 1]metrics.f1_score(y_true, y_pred) # 0.6666666666666666metrics.fbeta_score(y_true, y_pred, beta=1) # 0.6666666666666666metrics.fbeta_score(y_true, y_pred, beta=0.5) # 0.8333333333333334
（4）多分类任务
在多类和多标签分类任务中，精度、召回率和f -度量的概念可以独立应用于每个标签。有几种跨标签组合结果的方法，由average_precision_score(仅多标签)、f1_score、fbeta_score、precision_recall_fscore_support、precision_score和recall_score函数的平均参数指定，如上所述。请注意，如果包括所有标签，“micro”平均在多类设置将产生精度，召回率和F所有相同的准确性。还要注意，“weighted” 平均可能产生一个F-score，不是在精度和回忆之间。
3.3.2.12. Log loss
对数损失，也称为逻辑回归损失或交叉熵损失，是在概率估计上定义的。它通常用于(多项)逻辑回归和神经网络，以及在期望最大化的一些变体中，并可用于评估分类器的概率输出(predict_proba)，而不是它的离散预测。
对于 y∈{0,1} 二分类任务:
from sklearn import metricsy_true = [0, 1, 0, 1]y_pred = [[.9, .1],[.8, .2], [.3, .7], [.01, .99]]metrics.log_loss(y_true, y_pred)# 输出：0.7322053920678411
2、液晶显示器在NTEST下测试竖纹出现抖动
液晶显示器在NTEST下测试竖纹出现抖动
那种测试不一定准确的,本身那种测试软件就不一定是很可信的,如果不是搞设计用的,只要能正常显示就OK了,11小时是有可能的,因为新机在工厂制造过程要通电老化测试的,所以基本上没什么问题怎样验笔记本
教你如何验新笔记本电脑包装箱卖家拿来的包装箱给你的第一感觉是什么？如果是一个又破又烂的包装箱，那后面的过程就要格外小心。当然不一定破旧的包装箱就一定有问题，要知道摆在你面前的这个大方盒在整个运输过程中，很可能是扔来扔去的，但是我们起码有理由相信，破旧的包装更有可能不是运输造成的！一般的笔记本在包装箱上都会有两条封条。
这是我们判断机器是否完全是新机的第一个条件。
如果封条已经打开，那么请考虑一下是否还要购买。毕竟在这之前，我们都是按新机器谈的价格。而此时卖家会以各种可能的理由告诉你封条虽然已经打开，但是机器确实是崭新的（尽管逻辑上很是说不过去）。而根据我的经验，这种开封过的机器，应该十之八九是旧机器，或是有问题而别人不要的机器，在或就是样机啦。
所以，如果没有什么十分充足的理由，还是不要买这种机器！看包装箱上的SN。SN是串号，就是每台机器的唯一出厂号码。先记下这个号码，以后会有用处的。
机器表面打开包装，取出机器（这时一定要小心），拿掉包裹机器的薄膜，新机就进入眼帘啦！不要太兴奋哦，快看看机器表面有没有划痕吧。观察屏幕面板是否颜色一致，如果真的是新机器，应该成色一致，如果细心的你找到了数条别人的手印，那问题就大了。开启屏幕，观察键盘是否干净，如果上面有油渍，那估计就不是新机。
还有触摸版和快捷键，在确定看不出异样的时候，拿手敲击试试，看看力度是否一致。接着是接口，接口一定要是新的，而且没有划痕才正常。机器背面也要查看仔细，电池槽更是重点！电池槽都会有个档板，一般这个档板都是光面或是金属抛光面的，如果是样机，则难免会在上面留下痕迹的。
其实，这些地方的翻新都是很容易的，下面我要说的则不那么容易。接着看吧！每台机器都会有一个锁孔。如果是样机的话，那么这个锁口是一定会有痕迹的，因为这个痕迹在锁口内侧，所以想要翻新是不容易的。只要你细心，那么仔细观察，除非是新机器，不然应该能看出问题的。
产地我们知道8是世界级的代工地点，众多的世界品牌大都在8代工，像IBM，HP，DELL，SONY，LENOVO等等。而也有些品牌不选择在8做，因此我们会看到不一样的笔记本产地。在这里，如果你买的机器，你自己认为是在8或是更好的地点做的，那么请你查看清楚！产地的不同，带来的是成本的差异，而内在的品质差异，则是我们消费者关注的。这一点我想很多人都不会注意到！举个例子，像ASUS的A3G就是在苏州做的，而不像其他大多机型都是8制造，因此我们比对产地不同的机器时，尽管我们不想看到，但是工艺上的差异的确是存在的！而如果买回家了才发现和你预想的不一样的时候，那后悔可就晚了！标准配件如果你要了全部的标准配件，那么就请你不要只是关心主机，也要留意一下附带的配件。
因为如果单买这些配件，并不是很便宜的。在说明书里，总会带有一张说明卡，告诉你，你所购买的机器都会有什么配件。如果还是不敢确定，就咨询800吧。正好还可以看看厂商的服务态度怎么样！进入系统如果你购买的笔记本标准配置上面有操作系统的话，那么在第一次开机的时候会有一些设置的步骤，大体上和我们在家里台式机机上装系统时，首次进系统时的配置过程相同。
所以，如果你还没有配置，操作系统就一切OK，那你就要好好掂量一下。这台机器很可能是有问题的！另外想说一下的是，这个进系统的过程时间可能会比较长，这是正常的现象，特别是当你选择的机器配置不是很高的时候。如果是主流配置的话，我想大致5分钟到7分钟就应差不多，这个时间里还包括一次重起的时间。
建议在重起的时候查看一下主板BIOS，因为在那里有第二个SN号码。这个号码也是商家完全无法更改的！另外，还可以进入电池管理程序，查看电池的充电次数。如果这个次数太多，那么可以肯定的是机器是有问题的！这一点请一定注意！完全掌握了这招，才上真正的进阶啦！机器配置已经进入系统了，那就让我们看看他的配置。
尽管像换零件的事情，在买行货的时候并不是很常见，因为那太容易漏出破绽啦！所以只有小的商贩才会这样“不择手段”！但是也不是绝对没有这个可能！这里要用的是一款叫做Everest的软件，他能很好的显示整机的配置，并能做些简单的测试。我要说的是，类似的软件有很多，看你个人的使用习惯问题啦。还有就是Everest是中文的，这给初次使用带来了便利。至于究竟如何使用，我就不想多说了，因为如果你能在家里使一使的话，你就会知道他实在是太容易啦！只是这样当然看看基本的配置还不行的，因为即使是样机配置也是不会出问题的！所以，小编我再介绍个普通人不知道的利器，就是HDTune。
他能测试出你硬盘的使用和性能状况。特别的是他能测试出你硬盘的使用时间。如果你的机器是新的话，那么这个使用时间就应该很小，不然，呵呵，负责任的说，就很有问题的！屏幕屏幕可谓一台机器中最大的件。
因为如果你要更换屏幕的话，除非你买的机器是某个品牌的旗舰机型，不然的话，你往往要支付你购买机器一半的费用或是更多来更换屏幕的。因此，请相信我，在买的时候绝对不能在这里放松一丝一毫。还是一样，我推荐大家使用Ntest软件。他是测试屏幕的专业软件。
如果你对此一无所知的话，我希望你能在网上找些教程，因为该软件里有众多的测试项目，当然都不是雷同的，所以你起码要知道这些测试项目都是做什么使用的！在进入系统版块里，我说了个屏幕预热的问题。其实就是为在这里更好的测试屏幕埋下伏笔的。因为只有屏幕预热了大概20到30分钟，才是最好的测试屏幕的时间。
像一些卖家拿出机器就让你先看有没有坏点，其实是有目的的噢！还有，你可以先跑跑PCMARKS或是3DMARKS看看的。如果在跑这些程序时，屏幕显示就有问题，那就不用再上专业的Ntest啦！屏幕主要是看表现能力，还有就是是。
笔记本软件那些是必备的 电脑小白
电池和屏幕最重要：一定要坚持一个坏点都不能接受，电池充电次数是0或者1才可以！ 当你提出购机要求后，销售人员就会为你提货了。我们的验机工作也就从此开始了 一、包装 1. 包装箱完好无损的话，下面的验机除了测试屏幕，其它的基本可以少一根弦了。
毕竟笔记本里还有显卡、内存、硬盘测试繁琐，都省略了。
2. 新机的包装箱一般都是没有开封过，外表平整洁净，看封条，有无拆封过的痕迹，有无挤压的痕迹。 3. 拒绝已经打了封的机器，完全有权利请他调换一个。 4. 看生产日期，一般差距两个月之内，越短越好。时间太长意味着保修期缩水，要求更换。
5. 看产地， 6. 记录产品序列号。 7. 请销售人员会当着你的面现场打封。 二、外观 1. 将机器从塑料套中取出来，小心！ 2. 先别通电，仔细的看一下再说。
A. 将机器底部铭牌上的序列号，与包装箱、保修单上的机器序列号仔细核对，看看是否一致（开机之后还可以再次与Bios中显示的机器序列号进行核对。电池，软驱等配件的序列号会有所不同） B. 机身和LCD显示屏上是否有划痕（有时候由于包装人员的不小心，可能就会使机器在出厂之前就有了伤痕，有的话要求更换）。 C. 机器是否崭新，机器的接缝处以及LCD屏幕表面是否有灰尘。
D. CPU风扇上是否有灰尘（B、C两点主要判断机器是否为展机，长时间在外放置的展机是不可能一尘不染的，D点看是否为返修旧机） E. 键盘的键帽是否有油亮的痕迹（人手指难免不会分泌油脂，长时间使用键盘自然会留下痕迹）。 二、通电测试（勿接外接电源） 1. BIOS 开机按F1进入BIOS。看机器序列号与包装箱是否一致。
BIOS中的序列号最为可靠，因为现在还没有更改BIOS信息的造价手段。如果所查询的序列号与标签上的不符，那这台笔记本90%为返修、翻新机。 2. 注册 新机器初次开机需要经过一个OEM操作系统的用户注册环节才能正式进入系统，如果碰上一个一下子就进入系统的机器，那么它肯定是被使用过的了。 3.×电池 测容量 看到电池使用次数，如果是全新的笔记本，应该是0次。
否则要求更换新机。 原则是新笔记本电脑的电量不应高于30%。30%的电量用来开机足够。 IBM笔记本自带的电池控制程序，在屏幕右下角可以找到。
（图左） “Cycle Count”一项就是充电次数，还有“First User Date”代表电池第一次使用日期。这些信息都能从侧面反映出该笔记本是否为全新。图上显示充电次数为40次（旧机）。 三、×显示屏 找坏点 除了前述检查显示屏有无划痕，关键的质量问题就是用软件帮助肉眼检测“坏点”。
它表现为黑色（不透明）、白色（透明）或者固定于某种色上面。其次，还可以看一下LCD的显示效果，如文字锐利度、对比度等。 1. 将随身带的光盘放入光驱，在根目录下找到Nokia Monitor Test文件夹，启动可执行文件Ntest.exe。
（～软件不会安装在系统里～这样顺便也可以检测光驱，听听声响，看看读盘能力） 2. 开启主界面后，用触摸屏和小红点选中“Color”（下行右起第3个），慢慢点击，让屏幕全屏切换不同的纯色，辨认坏点。 理论上讲，一旦发现有3个以上坏点，可无条件要求更换新机。但因为之前已经向商家说明过，所以即使一个坏点也要坚持更换。
【也可在Windows下设置不同的单背景颜色，看颜色是否发花、有无严重划伤，检查失效点的多少、位置等。】 坏点，这是由于液晶颗粒失效造成的，它永远不会消失；而且有的坏点只会在不同的颜色下才能看出来。如果拿回家了就没换的可能了。不过无论怎样，都要靠你的火眼金睛了！ 四、键盘 按下每一个键，听听声音，看看有无松动，有无凝滞。
五、硬盘 在机器运行的时候，用耳朵倾听，声响是否过大。否则可要求更换。 六、音箱 测音效 运行随身带的光盘里的测音软件Highest与Lowest。
它测试音箱的高低音效果，每段信号为4秒。 上述一切事项都搞定后，在交钱、开票之前还应该做一些事情： 一、查看配件单 1. 是否有装箱清单，如果没有的话可以看一看机器使用说明书的后面是否标明了随机的标准配备组件，这样可以避免一些小的配件被代理商克扣。例如变压器，小红帽，螺丝，电话线，说明书、随机的软件光盘。 2. 有时候厂家或代理商临时对某个型号进行促销活动，会赠送一些U盘、串并口转接线等小配件，但是并没有标注在组件清单上。
这时候就需要你在购机之前对该型号的销售广告以及其他代理商的宣传广告有多多加以了解了。 二、另买USB2.0 的PCMICA卡 1. 上面有2～3个USB2.0接口 2. Remember，是2.0接口的，不是1.0接口的。 3. 报价不清楚，港纸大约200。
4. 请在笔记本上插上试试看。 三、另买usb2.0 双机互连线�。
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