目录 5.3 使用LogisticRegressionCV进行正则化的 Logistic Regression 参数调优 一.Scikit Learn中有关logistics回归函数的介绍 1. 交叉验证 交叉验证用于评估模型性能和进行参数调优(模型选择).分类任务中交叉验证缺省是采用StratifiedKFold. sklearn.cross_validation.cross_val_score(estimator, X, y=None, scoring=None, cv=None, n_jo…

python3 学习机器学习api 使用了三种集成回归模型 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码: from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.ensemble…

一.Scikit Learn中使用estimator三部曲 1. 构造estimator 2. 训练模型:fit 3. 利用模型进行预测:predict 二.模型评价 模型训练好后,度量模型拟合效果的常见准则有: 1.      均方误差(mean squared error,MSE): 2.      平均绝对误差(mean absolute error,MAE) 3.      R2 score:scikit learn线性回归模型的缺省评价准则,既考虑了预测值与真值之间的差异,也考虑了问题…

逻辑回归模型(Logistic Regression, LR)基础   逻辑回归(Logistic Regression, LR)模型其实仅在线性回归的基础上,套用了一个逻辑函数,但也就由于这个逻辑函数,使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星,更是计算广告学的核心.本文主要详述逻辑回归模型的基础,至于逻辑回归模型的优化.逻辑回归与计算广告学等,请关注后续文章. 1 逻辑回归模型 回归是一种极易理解的模型,就相当于y=f(x),表明自变量x与因变量y的关系.最常见问题有如医生治病时的望.…

项目实现:GitHub 参考博客:CNN模型之ShuffleNet v1论文:ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices v2论文:ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Ecient CNN Architecture Design 一.分组卷积 Group convolution是将输入层的不同特征图进行分组,然后采用不同的卷积核再对…

(erbqi)导语 QQ图全称 Quantile-Quantile图,也就是分位数-分位数图,简单理解就是把两个分布相同分位数的值,构成点(x,y)绘图:如果两个分布很接近,那个点(x,y)会分布在y=x直线附近:反之则不:可以通过QQ图从整体评估回归模型的预测效果   QQ图一般有两种,正态QQ图和普通QQ图,区别在于正态QQ图中其中有一个分布是正态分布,下面来看下这两种分布 正态QQ图 下图来自这里                                               …

论文地址:HetConv 一.现有网络加速技术 1.卷积加速技术 作者对已有的新型卷积划分如下:标准卷积.Depthwise 卷积.Pointwise 卷积.群卷积(相关介绍见『高性能模型』深度可分离卷积和MobileNet_v1),后三种卷积可以取代标准卷积,使用方式一般是 Depthwise + Pointwise 或者是 Group + Pointwise 这样的两层取代(已有网络架构中的)标准卷积的一层,成功的在不损失精度的前提下实现了 FLOPs 提升,但是带来副作用是提高了网络延迟(…

论文地址:MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 前文链接:『高性能模型』深度可分离卷积和MobileNet_v1 一.MobileNet v1 的不足 Relu 和数据坍缩 Moblienet V2文中提出,假设在2维空间有一组由 个点组成的螺旋线 数据,经随机矩阵 映射到 维并进行ReLU运算,即: 再通过 矩阵的广义逆矩阵 将 映射回2维空间: 对比 和 发现,当映射维度 时,数据坍塌:当 时,数据基本被保存.虽然这不是…

20165308『网络对抗技术』Exp5 MSF基础应用 一.原理与实践说明 实践内容 本实践目标是掌握metasploit的基本应用方式,重点常用的三种攻击方式的思路.具体需要完成: 一个主动攻击实践,如ms08-067; (1分) 一个针对浏览器的攻击,如ms11-050:(1分) 一个针对客户端的攻击,如Adobe:(1分) 成功应用任何一个辅助模块.(0.5分) 以上四个小实践可不限于以上示例,并要求至少有一个是和其他所有同学不一样的,否则扣除0.5分. 实践内容 目录 主动攻击:ms0…

2017-2018-2 『网络对抗技术』Exp9:Web安全基础 --------CONTENTS-------- 一.基础问题回答 1.SQL注入攻击原理,如何防御? 2.XSS攻击的原理,如何防御? 3.CSRF攻击原理,如何防御? 二.实践过程记录 1.General ①Http Basics 2.Code Quality ①Discover Clues in the HTML 3.Cross-Site Scripting(XSS) ①Phishing with XSS ②Stored X…