学习笔记——SM2算法原理及实现

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学习笔记——SM2算法原理及实现

RSA算法的危机在于其存在亚指数算法,对ECC算法而言一般没有亚指数攻击算法 SM2椭圆曲线公钥密码算法:我国自主知识产权的商用密码算法,是ECC(Elliptic Curve Cryptosystem)算法的一种,基于椭圆曲线离散对数问题,计算复杂度是指数级,求解难度较大,同等安全程度要求下,椭圆曲线密码较其他公钥算法所需密钥长度小很多. ECC算法描述: 1.用户A选定一条适合加密的椭圆曲线Ep(a,b)(如:y2=x3+ax+b),并取椭圆曲线上一点,作为基点G. 2.用户A选择一个私有密…

集成学习值Adaboost算法原理和代码小结(转载)

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类: 第一个是个体学习器之间存在强依赖关系: 另一类是个体学习器之间不存在强依赖关系. 前者的代表算法就是提升(boosting)系列算法.在boosting系列算法中, Adaboost是最著名的算法之一.Adaboost既可以用作分类,也可以用作回归.本文就对Adaboost算法做一个总结. 一回顾boosting算法的基本原理 AdaBoost是典型的Boosting算法,属于Boosting家族的一员.…

机器学习实战（Machine Learning in Action）学习笔记————03.决策树原理、源码解析及测试

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————03.决策树原理.源码解析及测试关键字:决策树.python.源码解析.测试作者:米仓山下时间:2018-10-24机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.com:pbharrin/ma…

[ML学习笔记] XGBoost算法

[ML学习笔记] XGBoost算法回归树决策树可用于分类和回归,分类的结果是离散值(类别),回归的结果是连续值(数值),但本质都是特征(feature)到结果/标签(label)之间的映射. 这时候就没法用信息增益.信息增益率.基尼系数来判定树的节点分裂了,那么回归树采用新的方式是预测误差,常用的有均方误差.对数误差等(损失函数).而且节点不再是类别,而是数值(预测值),划分到叶子后的节点预测值有不同的计算方法,有的是节点内样本均值,有的是最优化算出来的比如Xgboost. XGBoost…

学习《深度学习与计算机视觉算法原理框架应用》《大数据架构详解从数据获取到深度学习》PDF代码

<深度学习与计算机视觉算法原理.框架应用>全书共13章,分为2篇,第1篇基础知识,第2篇实例精讲.用通俗易懂的文字表达公式背后的原理,实例部分提供了一些工具,很实用. <大数据架构详解:从数据获取到深度学习>从架构.业务.技术三个维度深入浅出地介绍了大数据处理领域端到端的知识. <深度学习与计算机视觉算法原理.框架应用>PDF,带书签,347页. <大数据架构详解:从数据获取到深度学习>PDF,带书签,373页. 配套源代码. 网盘下载:http://1…

学习笔记——EM算法

EM算法是一种迭代算法,用于含有隐变量(hidden variable)的概率模型参数的极大似然估计,或极大后验概率估计.EM算法的每次迭代由两步组成:E步,求期望(expectation):M步,求极大(Maximization). EM算法的引入给一些观察数据,可以使用极大似然估计法,或贝叶斯估计法估计模型参数.但是当模型含有隐变量时,就不能简单地使用这些方法.有些时候,参数的极大似然估计问题没有解析解,只能通过迭代的方法求解,EM算法就是可以用于求解这个问题的一种迭代算法. EM算法输…

【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(三)----工作原理、调优与Spark SQL

周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =.这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对.数据读取与保存.共享特性 #####…