机器学习（四）Decision Tree决策树
1、模型介绍 机器学习中决策树是一个预测模型，它表示对象属性和对象值之间的一种映射，树中的每一个节点表示对象属性的判断条件，其分支表示符合节点条件的对象。树的叶子节点表示对象所属的预测结果。
根据数据的属性采用树状结构建立决策模型。决策树模型 ...
机器学习（三）SVM
1、模型介绍 支持向量机 SVM 模型，它利用了软间隔最大化、拉格朗日对偶、凸优化、核函数、序列最小优化等方法。支持向量机既可以解决线性可分的分类问题，也可完美解决线性不可分问题。
支持向量是距离分类超平面近的那些点，SVM 的思想就是使得支持 ...
机器学习（二）线性判别分析LDA
1、模型介绍 不同于PCA方差最大化理论，LDA算法的思想是将数据投影到低维空间之后，使得同一类数据尽可能的紧凑，不同类的数据尽可能分散。LDA也是一种线性分类器，其不需要迭代式的进行训练，可以根据数据集，利用优化算法直接得到权重。LDA是一种多分类的线性分类器，是一种 ...
机器学习（一）Logistic回归
1、模型介绍 Logistic Regression 虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类。Logistic Regression 因其简单、可并行化、可解释强深受工业界喜爱。
Logistic 回归的本质是：假设数据服从这个 ...
对抗样本（十九）MI-FGSM
1. Paper Information
时间：2018年
关键词：Adversarial Attack，CV，Momentum，MI-FGSM
论文位置：https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Dong_Boosting_A ...
对抗样本（十八）PGD及防御
一、Towards deep learning models resistant to adversarial attacks.1. Paper Information
时间：2017年
关键词：Adversarial Attack，CV，PGD
论文位置：https://arxiv.org/p ...
对抗样本（十七）对抗领域方法简述（一）
一、对抗领域背景介绍1、出现背景 深度模型的脆弱性问题逐渐的暴露出来，一个人类无法察觉的对抗扰动却能轻易的让深度模型分类错误，这个问题导致深度模型无法应用在对安全有严格要求的领域。
2、当前攻击方法现状
L-BFGS：首个攻击方法，采用L-BFGS寻找扰动，效果差，速度 ...
对抗样本（十六）Denfensive Distillation
一、论文相关信息 1.论文题目 Distillation as a Defense to Adversarial Perturbations against Deep Neural Networks
...
对抗样本（十五）Natural GAN
一、论文相关信息 1.论文题目 Generating natural adversarial examples
2.论文时间 2017年
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对抗样本（十四）Hot&Cold
一、论文相关信息 1.论文题目 Adversarial Diversity and Hard Positive Generation
2.论文时间 201 ...
