随笔分类 - 数据算法
摘要:https://zhuanlan.zhihu.com/p/718659516 本文介绍了一个名为HLOB的新型大规模深度学习模型,用于预测限价订单簿中间价格的变化。该模型利用信息过滤网络(特别是三角最大化过滤图)来揭示订单簿中不同成交量水平间的深层和非平凡依赖结构,并通过同调卷积神经网络的设计选择来
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摘要:https://zhuanlan.zhihu.com/p/399361005 Oblivious Transfer 总结 不经意传输(OT,oblivious transfer)是一个密码学协议,目前被广泛的应用于安全多方计算(SMPC,Secure Multi-Party Computatio
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摘要:https://developer.aliyun.com/article/760045 伴随企业业务的不断扩增和电子化发展,企业自身数据和负载数据都开始暴增。然而,作为企业核心资产之一的内部数据,却面临着日益严峻的安全威胁。越来越多以周期长、频率低、隐蔽强为典型特征的非明显攻击绕过传统安全检测方法,
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摘要:https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/53635895 核密度估计Kernel Density Estimation(KDE)概述密度估计的问题由给定样本集合求解随机变量的分布密度函数问题是概率统计学的基本问题之一。解决这一问题的方法包括参数
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摘要:http://www.zhongfu.net/news/techinfo/1096.html 摘要 本文针对内部威胁的研究现状及常用方法,针对内部威胁的五种主要形式,提出建立内部威胁行为基线模型的建议和改进思路,为内部威胁的进一步研究及防范提供理论指导。 关键词:内部威胁、行为基线 、基线建模 1.
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摘要:转自:https://www.sohu.com/a/204161532_278730 我们先看一下别人家文章中的核密度图。 那么,怎么做出这样的图呢?这种核密度图到底想表达或表现什么呢? 核密度图的绘制 所谓“眼过千遍不如手过一遍”,数据我们这里用Wikipedia文中的这6个数: −2.1, −1
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摘要:https://blog.csdn.net/qq_40996400/article/details/103772706 此处仅为备档收藏,建议查看原文,链接见上 参数估计指样本数据来自一个具有明确概率密度函数的总体,而在非参数估计中,样本数据的概率分布未知,这时,为了对样本数据进行建模,需要估计样本
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摘要:源链接:https://blog.csdn.net/weixin_39910711/article/details/107307509 此处仅为收藏,建议查看原文,链接见上 目录 1 分布密度函数 1.1 参数估计方法 1.2 非参数估计 2 直方图到核密度估计 2.1 核函数 2.2 带宽的选择
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摘要:对比深度学习十大框架:TensorFlow 并非最好? TensorFlow与主流深度学习框架对比 五大主流深度学习框架对比:MXNET是最好选择 主流开源深度学习框架对比分析 主流深度学习框架对比 深度学习框架的评估与比较 几种机器学习框架的对比和选择 机器学习框架比较 DL4J与Torch、Th
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摘要:https://blog.csdn.net/xianlingmao/article/details/7919597 在求取有约束条件的优化问题时,拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier) 和KKT条件是非常重要的两个求取方法,对于等式约束的优化问题,可以应用拉格朗日乘子法去求取最优值
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摘要:以下内容来自由CSDN运营的人工智能头条微信公众号
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摘要:http://www.cnblogs.com/steven_oyj/archive/2010/05/22/1741370.html 分治算法 一、基本概念 在计算机科学中,分治法是一种很重要的算法。字面上的解释是“分而治之”,就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,再把子问题分成更小
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摘要:一、行列式 线性方程组与行列式行列式的计算全排列逆序数->奇排列、偶排列N阶行列式的逆序数定义计算方式行列式元素的对换行列式的变换性质和计算行列式的展开克拉默法则:行列式展开计算用于线性方程求解及相关性质 二、矩阵极其运算 矩阵的相关定义O为0矩阵对角矩阵线性变换:矩阵常数元素转为线性方程组矩阵的加
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摘要:一、概率论基本概念 样本空间、随机事件频率和概率概率的相关运算和性质等可能概型:古典概型条件概率全概率公式:你用条件概念算事件概率贝叶斯公式:通过对立事件反向计算条件概率事件的相互独立性 二、随机变量极其分布 随机变量:每个样本点映射一个数字来表征基本离散型随便基变量分布:0-1分布、伯努利实验二项
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