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2020年1月10日
网络安全笔记
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posted @ 2020-01-10 20:02 LieDra
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2020年1月9日
信用评分预测模型(九)--组合分类器
摘要: Author:LieDra https://www.cnblogs.com/LieDra/ 前言 下面将对数据利用组合分类器进行处理分析。 介绍 我们使用多专家组合的全局方法,构造并行的架构,对于给定的一个测试集输入,所有的基学习器都产生进行训练,并给出测试样本的输出,我们将各个输出都保存起来 以进
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posted @ 2020-01-09 20:02 LieDra
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2020年1月8日
信用评分预测模型(八)--多层感知机模型
摘要: Author:LieDra https://www.cnblogs.com/LieDra/ 前言 下面将对数据利用多层感知机模型得到结果。 多层感知机模型介绍 多层感知器(MLP)是一种前馈的人工神经网络,映射一组输入向量到一 组输出向量,具有显著的学习和推理 能力,适合应用于复杂的分类问题。 一个
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posted @ 2020-01-08 20:02 LieDra
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2020年1月7日
信息内容安全笔记
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posted @ 2020-01-07 20:02 LieDra
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2020年1月6日
信用评分预测模型(七)--Logistic回归算法
摘要: Author:LieDra https://www.cnblogs.com/LieDra/ 前言 下面将对数据利用Logistic得到结果。 逻辑回归算法介绍 对一些现有的数据点进行值的拟合过程,就叫做回归。 逻辑回归虽然带回归二字,但一般并不算是用于回归,更多的还是偏向于分类。 需要找出一个预测函
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posted @ 2020-01-06 20:02 LieDra
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2020年1月1日
信用评分预测模型(六)--支持向量机算法
摘要: Author:LieDra https://www.cnblogs.com/LieDra/ 前言 下面将利用支持向量机算法对数据进行处理分析。 支持向量机介绍 支持向量机(support vector machines, SVM)是一种二分类模型,它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器
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posted @ 2020-01-01 08:02 LieDra
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posted @ 2020-01-01 00:00 LieDra
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2019年12月28日
数字取证总结
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posted @ 2019-12-28 20:02 LieDra
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2019年12月26日
信用评分预测模型(五)--随机森林算法
摘要: Author:Liedra https://www.cnblogs.com/LieDra/ 前言 下面将利用随机森林算法对数据进行处理分析。 随机森林介绍 首先了解一下集成学习,集成学习(ensemble)思想是为了解决单个模型或者某一组参数的模型所固有的缺陷,从而整合起多个模型,取长补短,避免局限
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posted @ 2019-12-26 20:02 LieDra
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2019年12月22日
信用评分预测模型(四)--决策树算法
摘要: Author:Liedra https://www.cnblogs.com/LieDra/ 前言 下面将利用决策树算法对数据进行处理分析。 决策树介绍 决策树算法本质上是通过一系列规则对数据进行分类的过程。有监督学习。 常见的决策树算法有ID3,C4.5,CART。 ID3:采取信息增益来作为纯度的
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posted @ 2019-12-22 20:02 LieDra
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