Functional mechanism: regression analysis under differential privacy 论文学习报告 组员:裴建新   赖妍菱    周子玉 2020-03-10 1 背景 当今社会,互联网技术正日益深入人们的生活.随着网络和信息化产业的迅猛发展,数据以前所未有的速度不断地增长和累积,大数据已经成为学术界和产业界的热点,同时改变着人们的日常生活.在大数据背景下,数据量相对以往有了质的飞跃.同时,人们对信息处理的速度.信息来源的多样性信息处理的价值…

[ML学习笔记] 回归分析(Regression Analysis) 回归分析:在一系列已知自变量与因变量之间相关关系的基础上,建立变量之间的回归方程,把回归方程作为算法模型,实现对新自变量得出因变量的关系. 回归与分类的区别:回归预测的是连续变量(数值),分类预测的是离散变量(类别). 线性回归 线性回归通过大量的训练出一个与数据拟合效果最好的模型,实质就是求解出每个特征自变量的权值θ. 设有特征值x1.x2(二维),预测值 $ h_\theta(x)=\theta_0 + \theta_1x…

Regression Analysis Using Excel Setup By default, data analysis add-in is not enabled. Follow the steps below to enable it. Go to "option" of the Excel Choose Analysis ToolPak and click "Go" Tick "Analysis ToolPak Data Analysis wi…

信息安全阅读报告 Problem 1: 国家计算机网络应急技术处理协调中心(简称“国家互联网应急中心”,英文缩写为“CNCERT”或“CNCERT/CC”)作为我国非政府层面网络安全应急体系核心技术协调机构,在社会网络安全防范机构.公司.大学.科研院所的支撑和支援下,在网络安全监测.预警.处置等方面积极开展工作,历经十余年的实践,形成多种渠道的网络攻击威胁和安全事件发现能力,与国内外数百个机构和部门建立了网络安全信息通报和事件处置协作机制,依托所掌握的丰富数据资源和信息实现对网络安全威胁和宏观态…

Source: http://wenku.baidu.com/link?url=9KrZhWmkIDHrqNHiXCGfkJVQWGFKOzaeiB7SslSdW_JnXCkVHsHsXJyvGbDva4V5A-uuOl84mg5zkTECichHX_AsN0mZalfI9BzDFOeNe-G### ❤ Simple linear regression 1. Y = β0 + β1*X + e where: Y - dependent variable (response) X - indepe…

Citation Al-Molegi A , Martínez-Ballesté, Antoni, Jabreel M . Move, Attend and Predict: An Attention-based Neural Model for People's Movement Prediction[J]. Pattern Recognition Letters, 2018:S016786551830182X. 概览 本文与之前所阅读的几篇轨迹预测文章不同,从实质上说,前面的轨迹预测是回归问…

写在前面 spring一直以删繁就简为主旨,所以设计出非常流行的bean管理模式,简化了开发中的Bean的管理,少写了很多重复代码.而JdbcTemplate的设计更令人赞叹,轻量级,可做ORM也可如Jdbc般灵活.而在JdbcTemplate一个类中,蕴含了两种设计模式,阅读之后受益匪浅,今日特此总结. 设计模式基础 如果硬读,则走火入魔只得皮毛,幸得某篇博客的指点,先对设计模式进行熟悉,了解它的构造,再去阅读,不仅事半功倍还能加强理解. jdbcTemplate中蕴含的两个设计模式:流程控制…

原文文献 Social BiGAT : Kosaraju V, Sadeghian A, Martín-Martín R, et al. Social-BiGAT: Multimodal Trajectory Forecasting using Bicycle-GAN and Graph Attention Networks[C]//Advances in Neural Information Processing Systems. 2019: 137-146. Cycle GAN : Zhu…

文献引用 Amirian J, Hayet J B, Pettre J. Social Ways: Learning Multi-Modal Distributions of Pedestrian Trajectories with GANs[J]. 2019. 文章是继Social LSTM.Social GAN模型后的进一步提升,在理想的监控俯瞰数据库ETH.UCY上进行数据的预测.重点贡献有: 引入了注意力机制使模型自主分配对交互信息的关注. 舍弃了L2代价函数,引入基于互信息的Infor…

paper:Gupta A , Johnson J , Fei-Fei L , et al. Social GAN: Socially Acceptable Trajectories with Generative Adversarial Networks[J]. 2018. code:https://github.com/agrimgupta92/sgan 概览 文章提出了一种采用GAN架构进行训练的轨迹预测模型,Generator由Encoder-Decoder结构组成,Discrimina…