本编博客继续分享简单的机器学习的R语言实现. 今天是关于简单的线性回归方程问题的优化问题 常用方法,我们会考虑随机梯度递降,好处是,我们不需要遍历数据集中的所有元素,这样可以大幅度的减少运算量. 具体的算法参考下面: 首先我们先定义我们需要的参数的Notation 上述算法中,为了避免过拟合,我们采用了L2的正则化,在更新步骤中,我们会发现,这个正则项目,对参数更新的影响 下面是代码部分: ## Load Library library(ggplot2) library(reshape2) li

1.对TLS1.3协议形式化描述过程 第一步:   Needham-Schroeder 过程的分析 常量和变量的定义: /* * Needham-Schroeder过程的形式化描述 */ // THE  protocol description protocol TLS-1.3(a, b ){ //  首先定义协议 指定使用 TLS1.3协议的名字是 TLS-1.3 roel a{ } role b{ } } 要点补充: 在使用  Scyther  的SPDL语言进行对眼研究的协议进行形式化描述

<Machine Learning in Action>-- 浅谈线性回归的那些事 手撕机器学习算法系列文章已经肝了不少,自我感觉质量都挺不错的.目前已经更新了支持向量机SVM.决策树.K-近邻(KNN).贝叶斯分类,读者可根据以下内容自行"充电"(持续更新中): <Machine Learning in Action>-- 剖析支持向量机,单手狂撕线性SVM: https://www.zybuluo.com/tianxingjian/note/1755051

(整理自AndrewNG的课件,转载请注明.整理者:华科小涛@http://www.cnblogs.com/hust-ghtao/) 1.问题的引出 先从一个简单的例子说起吧,房地产公司有一些关于Portland,Oregon的房子信息,下表是房子的面积和价格的对照表: Living area(feet^2) Price(1000﹩s) 2104 400 1600 330 2400 369 1416 232 3000 540 …… …… 将点画在二维坐标下表示: 那么问题就来了,面积为2000的

>>>SVM之问题形式化 SVM之对偶问题 SVM之核函数 SVM之解决线性不可分 写在SVM之前——凸优化与对偶问题 SVM内容繁多,打算用五篇文章来记述.SVM之问题形式化描述给出SVM的问题描述与基本模型:SVM之对偶问题将SVM求解转换为对偶问题的求解:SVM之核函数描述了SVM引人核函数进行特征向高维映射的过程:SVM之解决线性不可分描述了SVM对线性不可分数据的处理方法:另外,写在SVM之前——凸优化与对偶问题本身与SVM无关,但涉及了SVM优化问题求解的基础,是SVM之对偶

1.Needham-Schroeder Public key Protocol 协议的通信认证的过程 顺序图的 1.  A-> S :   A,  B 2. S->A:     {Ks, B }Ks-1 3. A->B :    {Na, A }Ks 4. B->S:     B ,A 5. S->B:     {Ka,   A}Ks-1 6.B->A :     {Na, Nb}Ka 7. A-> B :    {Nb}Ks 2.下面我们画一个验证的顺序图  (

1.Scyther 形式化分析工具可以对协议进行形式化描述,验证协议的机密性和可认证性是否存在安全威胁.在攻击时支持会话轮数无限次执行,同时支持在强安全模型和Delov-Yao模型.在对要形式化分析的协议算法方面并不支持含有  “”XOR“” 运算代数性质和 “”DH“” 代数运算性质以及含有双线性对代数性质的协议.  目前Scyther 版本的Scyther-Compromise工具不支持运算代数性质,对含有代数运算的协议可能出现攻击漏报现象除此之外Scyther工具本身不关注传输信道的加密方

---恢复内容开始--- 本篇论文发表在计算机工程与设计,感觉写的还是很有水准的.实验部分交代的比较清楚 本篇论文的创新点: 使用Scyther工具 主要是在 DY模型下面 形式化分析了 OAuth2.0协议的安全性. 首先 OAuth2.0协议定义了四种角色分别是: 资源拥有者.资源服务器.客户端.授权服务器. 原文指出,根据应用环境的不同,OAuth2.0协议定义了四种授权模式: 授权码模式.简化模式.客户端模式.密码模式. 其次本篇论文知识讨论了OAuth2.0的中的授权码模型, 本论文中

本篇论文的主要创新点在--------使用 Scyther工具发现对部分 KCI攻击搜索出现漏报的现象,并给出了存在的原因, 介绍了 形式化分析工具   AVispa全称是   Automated Validation of Internet Security-sensitive Protocols and Applications ,较多使用在大型网络安全协议的分析,提供模型运算和形式化语言用于描述协议特征和行为,整合了目前从查找协议攻击到协议抽象验证等方面许多形式化分析技术,擅长查找协议攻击

1.作者Cas Cremers在做TLS1.3的时候我么发现并没有使用Scyther 形式化丰分析工具对其进行分析,而是使用了 The Tamarin .作者建立了TLS.13的模型. 那么我的目标是 使用Scyther工具对TLS1.2协议的握手协议和TLS1.3版本的握手协议分别进行形式化的分析.通过对比TLS1.3较之前的TLS1.2版本上的改进之后是否还存在攻击图输出.或者改变TLS1.3版本协议中的消息发送的时序或者其他工业网络中相关的问题,在检查是否TLS1.3版本的协议存在漏洞.

线性回归 线性回归,就是能够用一个直线较为精确地描述数据之间的关系.这样当出现新的数据的时候,就能够预测出一个简单的值. 线性回归中最常见的就是房价的问题.一直存在很多房屋面积和房价的数据,如下图所示: 在这种情况下,就可以利用线性回归构造出一条直线来近似地描述放假与房屋面积之间的关系,从而就可以根据房屋面积推测出房价. 线性回归模型 通过线性回归构造出来的函数一般称之为了线性回归模型.线性回归模型的函数一般写作为: 使用markdown不好描述数学公式,所以大家就讲究看吧 代价函数 通过线性回

1. 写在之前的话 0x1:贝叶斯推断的思想 我们从一个例子开始我们本文的讨论.小明是一个编程老手,但是依然坚信bug仍有可能在代码中存在.于是,在实现了一段特别难的算法之后,他开始决定先来一个简单的测试用例,这个用例通过了.接着,他用了一个稍微复杂的测试用例,再次通过了.接下来更难的测试用例也通过了,这时,小明开始觉得这段代码出现bug的可能性大大大大降低了.... 上面这段白话文中,已经包含了最质朴的贝叶斯思想了!简单来说,贝叶斯推断是通过新得到的证据不断地更新我们的信念. 贝叶斯推断很少会

目录 一.引言 1.什么是.为什么需要深度学习 2.简单的机器学习算法对数据表示的依赖 3.深度学习的历史趋势 最早的人工神经网络:旨在模拟生物学习的计算模型 神经网络第二次浪潮:联结主义connectionism 神经网络的突破 二.线性代数 1. 标量.向量.矩阵和张量的一般表示方法 2. 矩阵和向量的特殊运算 3. 线性相关和生成子空间 I. 方程的解问题 II. 思路 III. 结论 IV.求解方式 4. 范数norm I. 定义和要求 II. 常用的\(L^2\)范数和平方\(L^2\

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚

决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(

目录 TensorFlow简介 TensorFlow基本概念 Using TensorFlow Optimization & Linear Regression & Logistic Regression 1. TensorFlow简介   TensorFlow由Google的Brain Team创立,于2015年11月9日开源.   TensorFlow中文社区网站:http://www.tensorfly.cn .   TensorFlow, 其含义为 Tensor + Flow, 具

本文来自<Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks>,是Phillip Isola与朱俊彦等人的作品,时间线为2016年11月. 作者调研了条件对抗网络,将其作为一种通用的解决image-to-image变换方法.这些网络不止用来学习从输入图像到输出图像的映射,同时学习一个loss函数去训练这个映射.这让传统需要各种不同loss函数的问题变成了可以采用统一方法来解决成为可能.作者发现这种方法在基于标签map

原文链接:推荐系统中基于深度学习的混合协同过滤模型 近些年,深度学习在语音识别.图像处理.自然语言处理等领域都取得了很大的突破与成就.相对来说,深度学习在推荐系统领域的研究与应用还处于早期阶段. 携程在深度学习与推荐系统结合的领域也进行了相关的研究与应用,并在国际人工智能顶级会议AAAI 2017上发表了相应的研究成果<A Hybrid Collaborative Filtering Model with Deep Structure for Recommender Systems>,本文将分

4 回归 之前有转载过一篇文章:容量推荐引擎:基于吞吐量和利用率的预测缩放,里面用到了基本的线性回归来预测容器的资源利用情况.后面打算学一下相关的知识,译自:Machine Learning With Go 我们将探究的第一组机器学习技术通常被称为回归(regression),我们可以将回归理解为一个变量(例如销售额)的变化是如何影响到其他变量(如用户数)的.对于机器学习技术来说,这是一个很好的开端,它们是构成其他更加复杂技术的基础. 机器学习中的回归技术通常会注重评估连续值(如股票价格.温度或

最近自己实现了一个ZIP压缩数据的解压程序,觉得有必要把ZIP压缩格式进行一下详细总结,数据压缩是一门通信原理和计算机科学都会涉及到的学科,在通信原理中,一般称为信源编码,在计算机科学里,一般称为数据压缩,两者本质上没啥区别,在数学家看来,都是映射.一方面在进行通信的时候,有必要将待传输的数据进行压缩,以减少带宽需求:另一方面,计算机存储数据的时候,为了减少磁盘容量需求,也会将文件进行压缩,尽管现在的网络带宽越来越高,压缩已经不像90年代初那个时候那么迫切,但在很多场合下仍然需要,其中一个原因是

十分钟学习自然语言处理概述 作者:白宁超 2016年9月23日00:24:12 摘要:近来自然语言处理行业发展朝气蓬勃,市场应用广泛.笔者学习以来写了不少文章,文章深度层次不一,今天因为某种需要,将文章全部看了一遍做个整理,也可以称之为概述.关于这些问题,博客里面都有详细的文章去介绍,本文只是对其各个部分高度概括梳理.(本文原创,转载注明出处:十分钟学习自然语言处理概述  ) 1 什么是文本挖掘? 文本挖掘是信息挖掘的一个研究分支,用于基于文本信息的知识发现.文本挖掘的准备工作由文本收集.文本分