1问题描述 下面这个式子是交叉熵损失函数，ｐ代表预测值，ｐ＊代表标签的真实值。 如果ｐ＝sigmoid（ｘ），损失函数L对ｘ求导可以得到下面的这个式子： 我们定义了ｇ这一变量，它的含义是梯度范数 ｇ的值代表了样本预测的难易程度，ｇ的值越大，代表预测越困难。预测值ｐ与真实值ｐ＊越接近，ｇ的值越小，下面这张图展示了
引用： 最全面的数据预处理介绍 - 知乎 (zhihu.com) 数据分析——缺失值处理详解（理论篇） - 知乎 (zhihu.com) 了解数据 认识数据，知道数据的规模，取值情况，类型等 (92条消息) 机器学习数据分析方法CtrlZ1的博客-CSDN博客机器学习数据分析 数据预处理: 为什么要进行数据预处理： 原始数据
本文旨在介绍支持向量机（SVM）的基本概念并解释SVM中的一个关键问题： 为什么SVM目标函数中的函数间隔取１？ 一、分类问题 给定N个分属两类的样本，给出一个决策边界使得边界一侧只含一种样本（如下图） 从直观上讲，两种样本集被分开的“间隔”越大表示分类效果越好，如下图中，边界2的效果显然
Elapsed time JMeter 测量从发送请求之前到收到最后一个响应之后所经过的时间。 JMeter 不包括呈现响应所需的时间，JMeter 也不处理任何客户端代码 Latency JMeter 测量从发送请求之前到接收到第一个响应之后的延迟。因此，时间包括组装请求所需的所有处理以及组装响应的第一部分，
一、混淆矩阵 混淆矩阵的每一列代表了预测类别，每一列的总数表示预测为该类别的数据的数目；每一行代表了数据的真实归属类别，每一行的数据总数表示该类别的数据实例的数目。每一列中的数值表示真实数据被预测为该类的数目：第一行第一列中的43表示有43个实际归属第一类的实例被预测为第
20192427 2021-2022-2 《网络与系统攻防技术》实验四 目录20192427 2021-2022-2 《网络与系统攻防技术》实验四一，实验内容二，实验过程任务一：恶意代码文件类型标识、脱壳与字符串提取任务二 使用IDA Pro静态或动态分析crackme1.exe与crakeme2.exe，寻找特定输入，使其能够输出成功信息
目录熵定义KL散度（相对熵）定义交叉熵机器学习与交叉熵 熵定义 \(s(x) = - \sum_iP(x_i)log_bP(x_i)\) 熵的定义表明了一个事件所含有的信息量，上式中\(x_i\)表示一个事件，\(P(x_i)\)表示该事件发生的概率。由定义可知，如果某事件发生概率为1，则它的熵为0。 独立事件的信息量可叠加。 由
一、实验内容 一、恶意代码文件类型标识、脱壳与字符串提取 对提供的rada恶意代码样本，进行文件类型识别，脱壳与字符串提取，以获得rada恶意代码的编写作者，具体操作如下： （1）使用文件格式和类型识别工具，给出rada恶意代码样本的文件格式、运行平台和加壳工具； （2）使用超级巡警脱壳机等脱壳软
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2108.06332.pdf 代码地址：https://github.com/zhouj8553/FlipDA 0.摘要 大多数以前的文本数据扩充方法都局限于简单的任务和弱基线。 我们探索了在硬任务（即，few-shot的自然语言理解）和强基线（即，具有超过10亿个参数的预训练模型）上的数据扩充
背景 在计算广告的CVR预估中存在正例回传延迟的问题，具体来说就是用户的一个click行为可能要过好几天才知道会不会发生convert（这和广告的归因逻辑有关，一般会把convert归因给n天内最后发生click的事件）。这样导致了模型训练时不知道一个样本是不是真的负样本。 其中一个朴素的解决方
目录概主要内容一种简便的估计方法被记忆的样本所产生的边际效用不同网络结构下的实验最后一次是否足够用于记忆一些示例 Feldman V. and Zhang C. What neural networks memorize and why: discovering the long tail via influence estimation. In Advances in Neural Informat
神经网络算法-论证单层感知器的局限性 今天课上学习了一个思路 将真值表转换到平面直角坐标系中 来论证线性可分还是不可分，挺有意思记录一下。 简单感知器模型实际上仍然是MP模型的结构，但是它通过采用监督学习来逐步增强模式划分的能力，达到所谓学习的目的。 感知器处理单元
基础知识 基本术语 有所了解： 数据集 ： 100个西瓜 样本 ： 一个西瓜 特征向量（我们把一个示例（样本）称为一个特征向量） 样本空间 颜色、大小、敲起来的振幅...... 维度 属性（反映事件或对象在某方面的表现或性质的事项如：色泽、根蒂、敲声，称为属性或特征；） 颜色 属性值（属性上的取值如青
发表时间：2018 文章要点：这篇文章提出了Forward-Backward Reinforcement Learning (FBRL)算法，在假设reward function和goal已知的情况下，将model free的forward step和model based的backward step结合起来，提升训练效果。 具体的，训练一个反向模型，用\(s_{t+1},a_t\)预测\(s_t\)，具体做
很多时候，不是每个训练样本都有标记，而是只有一部分被标记，而另一部分只有数据本身，标记缺失掉了。这时候需要将没有标记的数据和有标记的数据结合起来进行机器学习，这就是半监督学习。又有的时候，甚至所有的样本都没有标记，这就是非监督学习。我们考虑这样一种训练数据，这个数据是有标记
Batch Augmentation(BA)：提出使用不同的数据增强在同一批次中复制样本实例，通过批次内的增强在达到相同准确性的前提下减少了SGD 更新次数，还可以提高泛化能力。 Batch Augmentation (BA) 没有 BA 的普通SGD： 一个具有损失函数 ℓ (w, xn, yn) 的模型， {xn, yn} 表示目标对的数据集 ，n
文章目录 Contrastive Clustering文章介绍问题背景拟解决问题联合优化的应用 主要贡献相关工作对比学习深度聚类实例级和聚类级的含义 提出的方法模型结构PCB模块ICH模块CCH模块算法流程损失构建 实验数据集介绍实验结果类簇演化过程数据增强的消融实验两种对比方式的消融
音频编解码的基础点： 音频文件质量三要素： （1）采样率： 采样率是指一秒内对音频文件采样的次数或一秒内记录的采样数。它以每秒采样数或赫兹(Hz/kHz)为单位进行测量（一秒钟内的样本越多，音频信号将携带的细节就越多）。 （2）采样深度： 影响音频质量的第二个变量是采样深度，也称为样本大小或
人工智能导论 1）人工智能：让机器像人一样具有一些能力，扩展人的智慧。 2）机器学*： 不显式编程地赋予计算机能力的研究领域。 3）AIOps： Artificial Intelligence for IT Operations，智能化运维，将人工智能应用于运维领域，基于已有的运维数据（日志、监控信息、应用信息等），通过机器学*的方式来进
双独立样本的T检验 是指在两个样本相互独立的前提下，检验两个样本的总体均数（两个样本各自归属的总体的平均数，如果两样本均数不存在显著差异，那么可以认为两个样本来自同一个总体）是否存在了显著性差异。它的零假设（即想要证明错误的假设、否定预期结果的假设）为不存在显著性差异。 同
目录 学习教材 学习内容 一、绪论 1.1 基本术语 1.2 假设空间 1.3 归纳偏好 二、 模型评估与选择 2.1 经验误差 2.2 评估方法 2.3 性能度量 2.4 方差与偏差 学习时间 学习教材 机器学习（周志华） 学习内容 一、绪论 1.1 基本术语 数据集： 示例：关于一个事件或对象的描述。（Xi
决策树算法是一种通用的机器学习算法，既可以执行分类也可以执行回归任务，同时也是一种可以拟合复杂数据集的功能强大的算法； 一、可视化决策树模型 通过以下代码，我们使用iris数据集构建一个决策树模型，我们使用数据的后两个维度并设置决策树的最大深度为2，最后通过export出iris_tree.do
目录 需求 设计-选择标的 设计-检验有效性 设计-计算风险与夏普比率 需求 某个客户需要9%的收益率，对该客户进行组合优化配置，设计适合该客户的金融产品雏形 设计-选择标的 选择10个标的，计算这10个标的的年化收益率、年化协方差 import pandas as pd import numpy as np import
Python微信订餐小程序课程视频 https://edu.csdn.net/course/detail/36074 Python实战量化交易理财系统 https://edu.csdn.net/course/detail/35475 一、K近邻算法简介 K近邻算法(K-Nearest Neighbor)简称KNN算法,是最简单的预测模型之一，它没有多少数学上的假设，也不要求任何
1 混淆矩阵（Confusion Matrix） 混淆矩阵(Confusion Matrix) 说明： 假设有一个算法，其预测某种癌症的准确率为99.9%，这个算法好吗？99.9%看上去很高，但是如果这种癌症本身的发病率只有0.1%，即使不训练模型，直接预测所有人都是健康的，准确率也能达到99.9%，更极端的情况，如果这种癌症的发病率
