1. 历史及演进 提升学习算法,又常常被称为Boosting,其主要思想是集成多个弱分类器,然后线性组合成为强分类器.为什么弱分类算法可以通过线性组合形成强分类算法?其实这是有一定的理论基础的.1988年,Kearns和Valiant首先提出了“强可学习”和“弱可学习”的概念,他们指出,在概率近似正确(Probably Approximately Correct, PAC)学习的框架中,一个概念,如果存在一个多项式的学习算法能够学习它,并且正确率很高,那么就称这个概念是强可学习的:如果正确率只是…

//2019.08.03下午#机器学习算法的数据归一化(feature scaling)1.数据归一化的必要性:对于机器学习算法的基础训练数据,由于数据类型的不同,其单位及其量纲也是不一样的,而也正是因为如此,有时它会使得训练集中每个样本的不同列数据大小差异较大,即数量级相差比较大,这会导致在机器学习算法中不同列数据的权重很大的差异,数量级大的数据所体现出来的影响会远远大于数量级小的数据(比如样本中不同列数据对k-近邻算法中欧拉距离大小的影响会因为数据的数量级而存在很大差异).基于以上的问题,我…

由于公司需要进行了中文验证码的图片识别开发,最近一段时间刚忙完上线,好不容易闲下来就继上篇<基于Windows10 x64+visual Studio2013+Python2.7.12环境下的Caffe配置学习 >文章,记录下利用caffe进行中文验证码图片识别的开发过程.由于这里主要介绍开发和实现过程,CNN理论性的东西这里不作为介绍的重点,遇到相关的概念和术语请自行研究.目前从我们训练出来的模型来看,单字识别率接近96%,所以一个四字验证码的准确率大概80%,效果还不错,完全能满足使用,如…

''' Created on Sep 16, 2010 kNN: k Nearest Neighbors Input: inX: vector to compare to existing dataset (1xN) dataSet: size m data set of known vectors (NxM) labels: data set labels (1xM vector) k: number of neighbors to use for comparison (should be…

java之jvm学习笔记六(实践写自己的安全管理器) 安全管理器SecurityManager里设计的内容实在是非常的庞大,它的核心方法就是checkPerssiom这个方法里又调用 AccessController的checkPerssiom方法,访问控制器AccessController的栈检查机制又遍历整个 PerssiomCollection来判断具体拥有什么权限一旦发现栈中一个权限不允许的时候抛出异常否则简单的返回,这个过程实际上比我的描述要复杂 得多,这里我只是简单的一句带过,因为这…

对于RBF神经网络的原理已经在我的博文<机器学习之径向基神经网络(RBF NN)>中介绍过,这里不再重复.今天要介绍的是常用的RBF神经网络学习算法及RBF神经网络与多层感知器网络的对比. 一.RBF神经网络学习算法 广义的RBF神经网络结构如下图所示: N-M-L结构对应着N维输入,M个数据中心点centers,L个输出. RBF 网络常用学习算法 RBF 网络的设计包括结构设计和参数设计.结构设计主要解决如何确定网络隐节点数的问题.参数设计一般需考虑包括3种参数:各基函数的数据中心和扩展常…

  终于把该忙的事情都忙得差不多了,接下来又可以开始good good study,day day up了.在Android开发学习之路–基于vitamio的视频播放器(一)中,主要讲了播放器的界面的简单实现,以及扫描视频文件,获取视频文件的部分信息,还没开始讲解如何使用vitamio这个库,这里就开始讲解下最简单的使用方法吧. 1.接口的简单使用   layout界面: <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> &l…

基于搜索的贝叶斯网络结构学习算法-K2 2018-04-05 19:34:18 ItsBlue 阅读数 3172更多 分类专栏: 贝叶斯网络 网络结构学习   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u012558945/article/details/79828434 部分内容取自:[Cooper and Herskovits, 1991] Cooper, G. and Hers…

基于COCO数据集验证的目标检测算法天梯排行榜 AP50 Rank Model box AP AP50 Paper Code Result Year Tags 1 SwinV2-G (HTC++) 63.1 Swin Transformer V2: Scaling Up Capacity and Resolution Link 2021 Swin-Transformer 2 Florence-CoSwin-H 62.4 Florence: A New Foundation Model for C…

from:http://www.freebuf.com/articles/system/182566.html 0×01 前言 目前的恶意样本检测方法可以分为两大类:静态检测和动态检测.静态检测是指并不实际运行样本,而是直接根据二进制样本或相应的反汇编代码进行分析,此类方法容易受到变形.加壳.隐藏等方式的干扰.动态检测是指将样本在沙箱等环境中运行,根据样本对操作系统的资源调度情况进行分析.现有的动态行为检测都是基于规则对行为进行打分,分值的高低代表恶意程度的高低,但是无法给出类别定义. 本文采用…