代码1如下： 迭代两百次，loss值到后面开始趋于饱和，accuracy为0.49，可见这种单层的神经网络和线性分类得到的最终效果并不好，效果图如下： 下面我们来使用双层神经网络和relu激活函数来进行非线性分类，代码如下： ...
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2016-11-17 13:32:00
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摘要： 1.用户满意度 在线测评方法 2.预测准确率 2.1评分预测 2.2TopN推荐 3.覆盖率（coverage） 4.多样性 5.新颖性 ...
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2016-11-17 01:51:10
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1.1 SVM 概念 支持向量机SVM是一种原创性（非组合）的具有明显直观几何意义的分类算法，具有较高的准确率。源于Vapnik和Chervonenkis关于统计学习的早期工作（1971年），第一篇有关论文由Boser、Guyon、Vapnik发表在1992年。思想直观，但细节异常复杂，内容涉及凸分 ...
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2016-11-07 01:00:56
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很多时候在渗透一个比较大的目标时候，在前期信息收集过程中，我们会发现目标出口规模特别大，有一个或者多个C段甚至B段甚至更大。为了方便撕开口子， 所以我们经常需要对目标出口段进行扫描。之前使用的中间件扫描器误报率太高，所以重构了下代码，实现关键字匹配功能。 代码如下： 测试截图： 报告截图： 准确率和 ...
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2016-11-01 23:54:53
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0. 机器学习中分类和预测算法的评估： 准确率 速度 强壮行 可规模性 可解释性 准确率 速度 强壮行 可规模性 可解释性 1. 什么是决策树/判定树（decision tree)? 判定树是一个类似于流程图的树结构：其中，每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个属性输出，而每个树叶结点 ...
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2016-10-22 20:42:15
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评估预测器预测的工作效率 判断分类器的工作效率需要使用召回率和准确率两个变量。 召回率：Recall，又称"查全率"， 准确率：Precision，又称"精度"、"正确率"。 以判断病人是否死亡的分类器为例，可以把分类情况用下表表示： 实际死亡实际未死亡分类为死亡AB分类为未死亡CD表5-2 A：正... ...
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2016-10-16 09:45:55
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Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。将修改过权值 ...
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2016-10-10 23:49:15
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一直对于各种分类器评估的指标有点晕，今天决定琢磨下，并且写下来，方便以后回忆。 一、混淆矩阵 来源于信息论，根据上面的混淆矩阵，有3个指标需要搞清楚，我觉得记公式真的很容易搞混，建议大家都直接记文字加上自己理解就好了。 准确率=正确预测正负的个数/总个数（这个指标在python中的交叉验证时可以求准 ...
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2016-10-06 19:49:54
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高正电子：条码管理塑造竞争优势宁出入库条码管理波高正电子有限公司（简称高正电子）是接线端子、重载连接器和精密模具的专业制造商，在端子台和精密模具的开发制造领域居领先地位，成为亚洲重要的端子台供应商之一。由于60%的业务是国外业务，高正电子的客户特别是国外客户对..
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2016-09-10 14:49:48
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