这一篇文章是关于Phishing detection的相关论文的阅读记录. 记录一下他们各自主要的创新点和各自的实验是如何进行的, 方便从中找一些创新点.
08月16日评论
大数据分析
Phishing detection相关论文阅读
08月16日评论
大数据分析
08月16日评论
深度学习
Pytorch实现Deep Q-Learning(Cliff Walking PlayGround)
这一篇简单介绍使用Pytorch在环境Cliff Walking PlayGround上实现Deep Q-Learning. 也是对官网教程的详细说明.
08月12日评论
深度学习
强化学习的一些应用-信号灯方向论文
这一篇会介绍一下强化学习在实际生活中的一些应用. 我们会看一下如何将一个实际的问题转换为使用强化学习可以解决的问题.
08月08日评论
深度学习
强化学习解决背包问题
这一篇介绍使用强化学习来解决背包问题. 也是作为一个引子,来看一下如何使用强化学习, 来解决这种优化问题.
08月06日1
大数据分析
网络加密流量实验-数据不平衡处理
这一篇文章主要介绍数据不平衡时的处理, 主要介绍相关的论文, 提供这一方面的思路.
07月28日评论
大数据分析
Python加载arff文件
这一篇简单记录一下如何使用Python读取arff文件.
07月17日评论
深度学习
Reinforcement Learning(强化学习)-Cliff Walking Playground环境介绍
这一篇介绍强化学习中的Cliff Walking Playground的环境. 包括环境的大体介绍, 以及环境代码的简单实验.
07月13日评论
深度学习
模型的可解释性简单说明(Interpreting machine learning models)
这一篇介绍关于模型可解释性方向的一些方法，主要会介绍为什么需要模型的可解释性，和传统的模型的可解释的一些做法。以及现在一些更加通用的模型的可解释性的方式。
07月08日评论
深度学习
t-SNE与AE对MNIST可视化
本文介绍关于使用t-SNE进行可视化, 会使用MNIST作为测试数据集. 本文会主要分为两个部分, 首先使用AE对数据进行降维, 降到24维, 接着使用t-SNE对数据进一步降维,...
07月02日评论
深度学习
Importance Sampling (重要性采样)介绍
这一篇是关于重要性抽样(importance sampling)的介绍, 包括他的背景知识, 相关的数学转换和最后的例子.
06月27日2
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