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《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》總結(jié)
《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》主要講述流行的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和其Python實(shí)現(xiàn)内贮，內(nèi)容基礎(chǔ)適合初學(xué)者国葬，其詳細(xì)代碼實(shí)現(xiàn)較有價值，可以讓你深入細(xì)節(jié)理解分類器的運(yùn)行過程...
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Going Native: Using a Large-Scale Analysis of Android Apps to Create a Practical Native-Code Sandboxing Policy
背景 出處：NDSS ’16, 21-24 February 2016, San Diego, CA, USA 作者：Vitor Afonso?...
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FLEXDROID: Enforcing In-App Privilege Separation in Android
背景 出處：NDSS ’16, 21-24 February 2016, San Diego, CA, USA 作者：Jaebaek Seo?,...
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Reliable Third-Party Library Detection in Android and its Security Applications
背景 出處：CCS ’16, October 24–28, 2016, Vienna, Austria 作者：Michael Backes, S...
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Tensorflow 1: MNIST數(shù)據(jù)集# 60000行的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集（mnist.train）和10000行的測試數(shù)據(jù)集（mnist.test）每張圖片包含28x28=784個像...
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node2vec: Scalable Feature Learning for Networks
概述 論文主要觀點(diǎn) 本文將抽取網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的特征轉(zhuǎn)化成最優(yōu)化一個“可能性”目標(biāo)函數(shù)問題醉蚁，這個“可能性”是該節(jié)點(diǎn)可以保存其鄰居節(jié)點(diǎn)的信息。 成果 n...
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Automatically learning semantic features for defect prediction
背景 出處：2016 IEEE/ACM 38th IEEE International Conference on Software Engin...
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Cross-project defect prediction using a connectivity-based unsupervised classifier
背景 出處：2016 IEEE/ACM 38th IEEE International Conference on Software Engin...