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RSS订阅原创 CTF-密码学基础
本文主要介绍密码学的一些基础，介绍了古典密码体系，现代密码(主要是MD5算法和RSA算法)，最后结合CTF中的题目进行了一些介绍
2024-05-09 01:52:05
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原创 卷积神经网络CNN
本文详细介绍了卷积神经网络CNN的原理和步骤，从为什么需要CNN的思考入手，深入理解CNN存在的意义；并详细讲解了每个步骤，卷积步骤的具体实现，池化步骤的具体实现，如何利用keras框架实现CNN等。从神经网络的可解释性方面引入了Deep Dream和Deep Style，当下时兴有趣的东西；最后将CNN推广至更多的应用，如当下热门的Alpha Go，语音识别，文本挖掘等等方面。还有一些扩展文章供读者学习。
2022-11-07 21:11:30
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原创 训练模型的技巧方法
本文介绍了训练神经网络时，训练集表现不好或者测试集表现不好时，如何根据不同的大体情况，调节模型，使得模型表现得更好。里面介绍了新的激活函数，重点介绍了ReLU函数，涉及到了先前梯度下降法就提到过的自适应学习率；同时介绍了Early Stopping，正则化和DropOut等方法来调节过拟合的情况。
2022-10-25 15:11:04
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原创 Keras框架认识
本文中简单引入了keras，同时对mini batch的设置进行了解释和分析，最后对经典的手写数字辨识的问题，进行了代码示例。
2022-10-17 14:58:38
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原创 BP反向传播网络
本文介绍了如何通过反向传播误差修正模型参数，从梯度下降法等原理处学习如何进行反向传播，进而了解为什么模型参数的修正和激活函数相关。
2022-10-13 18:32:18
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原创 分类判别式模型——逻辑斯特回归曲线
本文介绍了分类的判别式模型，从以往机器学习的三大步骤引入；在寻找最优解中，比较了与线性回归梯度下降法的不同；在损失函数层面，比较了交叉熵和square error的差异；在分类模型上，比较是本专栏上文的分类生成模型。最后在多分类问题上进行了扩展，在无法解决的同或问题中引入了特征映射和神经网络的概念。
2022-10-07 19:00:49
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原创 分类——生成模型
通过概率生成模型，充分理解朴素贝叶斯分类过程中的整体过程，其中不缺乏对数学的理解，并通过数学模型，推导出逻辑斯特回归曲线模型。该文章可以使你对分类的概念更上一层楼
2022-09-27 20:50:24
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原创 梯度下降法
本文介绍了机器学习中常用于解决优化问题的梯度下降法；不局限于传统的梯度下降，文章还介绍了几种自适应式的梯度下降法，每个参数基于不同的学习率去进行梯度下降；同时讲到了Stochastic的梯度下降和数据的规范化，一定程度上能够提高效率；最后通过数学层面的分析，充分理解为什么梯度下降能够起作用。文章最后还提及了梯度下降法的一些限制。
2022-09-19 19:21:37
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原创 偏差与方差
从概率论、统计学的原始角度，充分理解偏差与方差；对不同的函数model的bias和Variance有充分理解，便于后续工作（模型选择，超参数调优）的一个开展。
2022-09-18 15:40:36
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原创 PageRank算法
介绍了随机游走算法中常用的PageRank算法的基本过程，枚举了一些例子便于更好的理解；同时针对PageRank的问题，提出引入一个α进行修正。
2022-08-29 22:22:18
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原创 Degree and Closeness Centrality
从入度和接近性定义了网络中节点的中心性，并引入了规约对多个连通分量的问题进行了修正解决
2022-08-14 15:39:30
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原创 Distance Measures
定义了网络中的距离和路径，通过BFS解决无权最短路问题，并引进了直径、偏心率、半径等新概念，设定了周边和中心节点的概念；并引入了经典网络Karate Club Network进行示例
2022-08-11 22:20:03
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原创 Clustering Coefficient
关于网络中聚类系数的计算——LCC和GCC的计算方法，GCC的计算方法涉及平均LCC和Transitivity两种，并比较了一下差异
2022-08-10 20:19:44
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原创 机器学习之集成学习
本文将为你介绍集成学习，从最原始的Bagging到随机森林，最后是Boosting分类，涉及到权重分配式的AdaBoost和竞赛万金油算法XGBoost
2022-08-09 09:23:25
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原创 神经网络分类
从感知机出发，讲到多层感知机到多层神经网络，同时涉及常用的误差反向传播网络，即常说的BP算法，普及了其公式，并引入简单明了的例子更好的理解这个算法。最后是对sklearn多层感知机api的学习...
2022-08-06 10:32:09
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原创 聚类算法实践部分
本文介绍的是聚类算法的实践，文章设计了层次聚类和聚类质量的评估方法；例如利用霍普金斯统计量估计聚类趋势，利用肘方法SSE确定聚类和轮廓系数检验聚类质量。最后有通过API实现Kmeans和层次聚类的处理...
2022-08-03 15:50:40
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原创 逻辑回归算法
逻辑回归的概念及其线性分类器的本质；引入优势比OR进行模型考量；对逻辑回归的多条分类线，提出正则化的方法及利用规范化进行数值优化等；最后比对两个梯度下降方法；
2022-08-02 14:59:05
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原创 聚类—K-means算法
介绍了聚类算法中的K均值算法、影响因子和计算特性，并提出了一些结合性的方法——K众数算法，K-means++算法，K-中心点算法，解决K-means算法的一些缺点，提高K-means算法的通用性
2022-07-29 12:24:27
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原创 分类之决策树分类
决策树分类的理论，里面设计传统的Hunt算法，信息增益算法ID3；计算数据纯度的计算方法——信息熵，GINI指数，分类错误等；同时提及对决策树算法过拟合的解决。
2022-07-27 15:53:52
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空空如也
Conda虚拟环境下的解释器位置
2023-02-15
优化递归算法在该题的时间损耗
2022-02-18
如何优化该思路下的超时问题
2022-02-07
解决数组排序超时问题
2021-12-20
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