关联规则分析是以中基于规则的机器学习算法，也是一种用于知识发现的算法。可以在大数据中发现感兴趣的关系，目的是利用一些度量指标来分辨数据库中存在的强规则。本次学术报告主要介绍了针对无序数据的Apriori算法，以及针对有序数据的GSP、SPADE算法。关联分析应用广泛，可以在大数据分析，网络安全中入侵检测，以及自然语言处理中的关键词提取等任务中用于知识发现，增加特征。
原创文章，作者：admin，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2018/09/25/%e5%85%b3%e8%81%94%e8%a7%84%e5%88%99%e5%88%86%e6%9e%90%e7%9b%b8%e5%85%b3%e7%ae%97%e6%b3%95%e4%bb%8b%e7%bb%8d/
本报告介绍了深度学习后门攻击基本概念及后门攻击检测发展历史和类型划分等背景知识，对2种基于模型演化策略的后门攻击检测算法进行了具体说明，阐述了深度学习后门攻击检测的发展趋势和未来前…
内存管理是指软件运行时对计算机内存资源的分配和使用的技术。其最主要的目的是如何高效，快速的分配，并且在适当的…
本报告介绍了强化学习领域基本概念，详细介绍了Q-Learning算法和Deep Q Learning算法的原理，简要梳理了了两种算法的发展脉络，以经典案例windy grid-wo…
假设检验是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法，其基本思想是应用小概率原理。在假设检验中常见的P值是进行检验决策的依据之一，反映某一事件发生的可能性大小。比较常…
多视图聚类技术旨在利用不同视图之间信息的互补性和一致性增强模型的鲁棒性，提高聚类准确率。本次报告首先讲述多视图聚类的基本概念，然后结合两篇算法对完全多视图聚类和不完全多视图聚类方法…
深度学习模型校准技术是模型预测可靠性的重要保障手段之一，其通过正则化或后处理方法调节模型对样本实例上的置信度，使其与预测的真实概率良好匹配。本次报告介绍了深度学习模型校准的基本概念…
本次报告对联邦学习及其后门攻击方法展开介绍，阐述了联邦学习的发展脉络和三大主要框架，介绍了联邦学习安全性问题及后门攻击分类方法，重点讲解经典的集中式/分布式联邦后门攻击方法，启发思…
注意力机制应用在encoder-decoder模型中，可以使Decoder根据时刻的不同，让每一时刻的输入都…
随着机器学习的快速发展，图像分类、恶意软件识别等多个领域都通过建立机器学习模型解决相应的问题。但由于一些训练出的模型可能涉及训练数据的隐私信息与模型的商业价值，所以其安全性一直备受…
许多真实世界的网络不是静态的而是处于不断进化的状态，随着网络的不断进化，一方面新节点需要被表示，另一方面，原始节点的嵌入表示就变得陈旧，需要被不断更新。本次学术报告首先介绍了动态网…
