学习

密码库LibTomCrypt学习记录——（2.12）分组密码算法的工作模式——OMAC认证模式OMACOMAC是一种认证模式，LibTomCrypt中涉及的OMAC，而NIST中提到的是CMAC。它们之间的关系是这样的：为避免基本的MAC算法CBC-MAC存在的安全缺陷，Black和Rogaway对其进行了改进，提出了避免CBC-MAC安全缺陷的XCBC算法。Iwata和Kurosawa对XCBC进一步改进，提出了One-KeyCBC-MAC(OMAC)，接着又精益求精地提出了OM…

机器学习算法（一）：逻辑回归模型（Logistic Regression, LR）[通俗易懂]线性分类器：模型是参数的线性函数，分类平面是（超）平面；非线性分类器：模型分界面可以是曲面或者超平面的组合。典型的线性分类器有感知机，LDA，逻辑斯特回归，SVM（线性核）；典型的非线性分类器有朴素贝叶斯（有文章说这个本质是线性的，http://dataunion.org/12344.html），kNN，决策树，SVM（非线性核）https://www.cnblogs.com/sparkw…

QT之Android下获取手机传感器数据学习笔记QT+=coreguisensorspositioning其中sensors是获取手机上传感器数据的组件，positioning是获取位置信息的组件1、获取陀螺仪传感器数据#include<QGyroscope>QGyroscope*gyroscope;QGyroscopeReading*reader;gyroscope=newQGyro…

简单易学的机器学习算法——Mean Shift聚类算法参考文献MeanShiftClusteringMeanshift，聚类算法

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System.setProperty() 学习「建议收藏」/**设置指定键对值的系统属性*setProperty(Stringprop,Stringvalue);**参数：*prop-系统属性的名称。*value-系统属性的值。**返回：*系统属性以前的值，如果没有以前的值，则返回null。**抛出：*SecurityExceptio

机器学习（十）Mean Shift 聚类算法一、mean shift 算法理论Mean shift 算法是基于核密度估计的爬山算法，可用于聚类、图像分割、跟踪等，因为最近搞一个项目，涉及到这个算法的图像聚类实现，因此这里做下笔记。(1)均值漂移的基本形式给定d维空间的n个数据点集X，那么对于空间中的任意点x的mean shift向量基本形式可以表示为：这个向量就是漂移向量，其中Sk表示的是数据集的点到x的距离小于球半径h

机器学习中正则化项L1和L2的直观理解正则化（Regularization）机器学习中几乎都可以看到损失函数后面会添加一个额外项，常用的额外项一般有两种，一般英文称作ℓ1ℓ1\ell_1-norm和ℓ2ℓ2\ell_2-norm，中文称作L1正则化和L2正则化，或者L1范数和L2范数。L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项。所谓『惩罚』是指对损失函数中的某些参数做一些限制。对于线性回归模型，使用L1正则化的模型建叫做…

log4cpp学习1、linux下log4cpp的下载安装配置http://log4cpp.sourceforge.net/官方网站有下载地址，安装过程配置选项及测试用例。将下载好的tar包解压到/usr/local/下运行./configure(如有需要添加相关配置选项)，使用make编译，使用makecheck进行检测，使用makeinstall安装，使用之前的相关命令安装好之后在/usr

【通俗易懂】机器学习中 L1 和 L2 正则化的直观解释[通俗易懂]L=Ein+λ∑j|wj|L=Ein+λ∑j|wj|L=E_{in}+\lambda\sum_j|w_j|∑jw2j≤C∑jwj2≤C\sum_jw_j^2\leqC∇Ein∇Ein\nablaE_in∇Ein+λw=0∇Ein+λw=0\nablaE_{in}+\lambdaw=0∂∂w(12λw2)=λw∂∂w(12λw2)=λw\frac{\partia…