过拟合：当某个模型过度的学习训练数据中的细节和噪音，以至于模型在新的数据上表现很差，我们称过拟合发生了，通俗点就是：模型在训练集中测试的准确度远远高于在测试集中的准确度。 过拟合问题通常发生在变量特征过多的时候。这种情况下训练出的方程总是能很好的拟合训练数据，也就是说，我们的代价函数可能非常接近于0 ...
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2018-11-07 17:12:04
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对于非线性“Decision Boundary” 如果用传统的多项式回归，有 \[{h_\theta }\left( x \right) = {\theta _0} + {\theta _1}{x_1} + {\theta _2}{x_2} + {\theta _3}{x_1}{x_2} + {\t ...
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2018-11-03 14:03:35
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LR & SVM 的区别 相同点 1. LR和SVM都是分类算法。 2. 如果不考虑核函数，LR和SVM都是线性分类算法，也就是说他们的分类决策面都是线性的。 3. LR和SVM都是监督学习算法。 4. LR和SVM都是判别模型。 不同点 1. 损失函数不一样 2. 支持向量机只考虑局部的边界线附近 ...
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2018-10-26 19:35:13
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前沿 在学代码审计，然后最近做Linux协议栈的审计，发现Linux不愧是一个久经考验的系统，本来以为可以找到个DoS的,结果发现其在TCP/IP协议栈的链路层实现，利用了各种技术，用来提高性能与安全性。 工具 在跟踪数据从网卡到TCP/IP协议栈的过程中，使用4.10.0内核，利用understa ...
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2018-10-14 20:59:52
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原文:https://seclists.org/oss sec/2018/q3/274 摘要 Qualys研究实验室的安全团队发现一个位于Linux内核函数create_elf_tables()中的整型溢出漏洞。在64位系统下，本地攻击者可能利用该漏洞通过SUID root程序获取root权限。 只 ...
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2018-09-28 12:39:25
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来自：https://blog.csdn.net/u012491783/article/details/79465559 密码阶段： 1、单向hash（MD5） 以MD5和sha算法为代表，这类做法比明文直接存储看起来要安全，但是如果在db被攻破的时候，以目前计算机的算力加之黑客的各种技术手段，其实 ...
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2018-09-28 11:06:52
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写在前面 之前只停留在理论上，没有实际沉下心去调参，实际去做了后，发现调参是个大工程（玄学）。于是这篇来总结一下sklearn中svm的参数说明以及调参经验。方便以后查询和回忆。 常用核函数 1.linear核函数: K(xi,xj)=xTixjK(xi,xj)=xiTxj 2.polynomial ...
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2018-09-24 21:45:14
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内核线程 为什么需要内核线程 Linux内核可以看作一个服务进程(管理软硬件资源，响应用户进程的种种合理以及不合理的请求)。 内核需要多个执行流并行，为了防止可能的阻塞，支持多线程是必要的。 内核线程就是内核的分身，一个分身可以处理一件特定事情。内核线程的调度由内核负责，一个内核线程处于阻塞状态时不 ...
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2018-09-14 18:22:21
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SVM1由来利用一根直线或者一个超平面把数据按照某种规则区分开来2最大间隔分类器上面我们推导出了间隔的表达式，自然的，我们想让数据点离超平面越远越好：3核函数在前面的讨论中，我们假设数据集是线性可分的。但是现实任务中，可能并不存在一个超平面将数据集完美得分开。这种情况下，我们可以通过将原始空间映射到一个高维空间，如果高维空间中数据集是线性可分的，那么问题就可以解决了。这样，超平面变为：可见，需要计
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2018-09-11 18:00:34
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通过支持向量机，我们可以发现 支持向量机能很好的将两个线性可分的样本分开 那么对于不是线性可分的样本，我们就要通过核函数去处理他了 也就是说，核函数的做用就是将线性不可分的样本，通过核函数印射到另外一个空间中 是样本变成线性可分的 那么常用的核函数有两种 一种是线性核函数 也就是直接x‘ = w * ...
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2018-08-31 21:24:26
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