机器学习在现实中常常遇到多分类问题，而一些优秀的二分类学习算法（如逻辑回归，SVM等等）不支持多分类任务。一般地，对于这类问题通用的解决策略是对将其进行拆分，即将多分类任务拆解成多个二分类任务，常用的拆解策略有一对一、一对多和多对多，另外还有有向无环图、层级分类等扩展算法。本次报告介绍了这5种算法的原理和优劣势分析，并展示了两个实际中多分类任务拆解的应用。
原创文章，作者：admin，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2019/04/21/%e5%ad%a6%e6%9c%af%e6%8a%a5%e5%91%8a-%e6%9c%ba%e5%99%a8%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e4%b8%ad%e7%9a%84%e5%a4%9a%e5%88%86%e7%b1%bb%e9%97%ae%e9%a2%98/
深度神经网络在图像识别、语音处理以及机器翻译等领域具有良好的预测性能，但是由于深度神经网络对决策结果可解释性的缺乏以及解决训练开销而寻求的外包训练的安全难以有效保证，都导致深度神经…
探讨了语言的分类方式：编译型语言和解释型语言，动态类型语言和静态类型语言，以及Python对象是如何实现的，…
这篇报告围绕网络拓扑混淆技术展开，首先阐述了网络拓扑脆弱性及攻击者推理真实结构的威胁，强调了混淆防御的重要性。报告详细介绍了AntiTomo和EigenObfu两种主流方法，包括各…
动态规划——最小编辑代价 序列标注模型 命名实体识别简介 文本表示方法（一）——空间向量模型 文本表示方法（二）——潜在语义分析 文本表示方法(三)——topic models i…
认知诊断通过挖掘学习者行为、心理和认知之间的关系，利用学习者的学习数据，对其认知状态进行综合评估和诊断，其输出结果，即学生对于不同知识概念的熟练程度应与实际情况相符，具有高度的可解…
Few-shot learning (FSL)的含义是得到从少量样本中学习和概括的能力，它希望机器学习模型在学习了一定类别的大量数据后，对于新的类别，只需要少量的样本就能快速学习。…
本次学术报告面向基于深度学习的二进制软件漏洞挖掘，首先定义二进制缺陷检测子任务的基本概念和TIPO，其后介绍模糊测试、符号执行等动态缺陷检测方法，最终具体讲解了三种基于深度学习的二…
现在大多数方法都是直推式学习， 不能直接泛化到未知节点。这些方法是在一个固定的图上直接学习每个节点embedding，但是大多情况图是会演化的，当网络结构改变以及新节点的出现，直推…
1.虚拟化技术的意义 虚拟化技术已有40多年的历史，它起源于对分时（Time Sharing）系统的需求。 1.1.为什么要使用虚拟化技术 很容易理解，由于不同任务耗…
对抗攻击是当下智能系统的新威胁，它使得很多在现实世界中应用的智能系统存在的安全漏洞极大地暴露了出来。近年来，学界提出了多种实现对抗攻击的方法，但是在不知道目标模型的防御细节的情况下…
