机器学习运用-信用卡交易诈骗预测
简介本项目应用XGBoost算法对数据进行分析并建模预测信用卡交易是否具有欺骗性，属于机器学习相关的二分类任务。
XGboostXGBoost是一个优化的分布式梯度提升库，旨在实现高效、灵活和便携。XGBoost 不仅提供了一个强大的机器学习算法，也提供了一个高度灵活的接口，可以对算法进行详细的控制。
正则化:引入了正则化参数，有助于防止模型过拟合。这使得 XGBoost 的性能通常优于其他梯度提升算法。
并行处理:并行处理能够更快地构建模型。这是通过在每一次迭代中，利用所有可用的 CPU 核心来计算决策树的节点。
灵活性:允许用户自定义优化目标和评估标准。
处理缺失值:XGBoost 有内置的方法来处理缺失值。
剪枝:与 GBM 不同，XGBoost 中的树是深度优先生成的，然后通过剪枝来防止过拟合。
关于 **model_xgb.feature_importances_**：
feature_importances_ 是 XGBoost 模型的一个属性，它返回一个数组.
表示每个特征在模型中的重要性(权重)。这个重要性是通过计算每个特征在模型中所有树的决策中的平均贡献来得到的。 ...
机器学习运用-民宿价格预测项目
项目简介随着旅游业的蓬勃发展，民宿市场迎来了前所未有的增长机遇。正好最近在参加拓尔思数据挖掘公益实习活动，我的项目将应用机器学习技术开发一个价格预测模型。可以达到更好地理解和预测民宿价格的目的，该模型综合考虑了从容纳人数、便利设施数量到房主回复率等一系列关键数据，目的在于评估并预测不同民宿的潜在价格，该任务属于机器学习相关的回归任务。
通过分析包括民宿的物理属性（床铺、卧室与洗手间的数量等）、位置数据（维度、经度和邮编等）、客户互动指标（评论个数和房主回复率等）以及提供的便利服务和条件（互联网接入、厨房设施和其他基础设施等），模型旨在捕捉影响价格的各种因素。此外，模型还将探讨民宿的类型、所在城市、清洁费用及即时预订支持等对价格可能产生的影响。最后，通过考察房主的在线呈现，如是否有个人资料图片及身份验证，进一步完善模型预测的准确性。
项目采用CatBoost对数据进行分析，CatBoost（Categorical Boosting）是由 Yandex 开发的一个开源机器学习库，基于梯度提升决策树（Gradient Boosted Decision Trees, GBDT）算法的一种实现， ...
聚类算法
简介本文主要内容：
聚类分析所涉及到的所有方面 和 经典划分聚类：K-means算法及其在python中的运用实例
补充介绍的内容包括：sklearn.datasets numpy.ndarray sklearn.cluster matplotlib.pyplot.scatter
聚类分析概述聚类分析是无监督类的机器学习算法中最常用的一类，
聚类的目的是将数据划分成有意义或有用的组（也被称为簇）。组内的对象相互之间是相对相关的，而不同组中的对象是相对不相关的。组内的相似性 （同质性）越大，组间差别越大，聚类就越好。
聚类和分类的区别聚类和分类名字很像，当然也就存在关联，都涉及将数据划分为组。但它们的方法、目标和问题上下文是不同的。在聚类中，我们试图找到数据中的自然结构或模式，而在分类中，我们依赖已知的类别来预测新的数据点所属的类别。这也就是有标签和无标签的区别
聚类的目的现在应该明确了一点，聚类可以是平行于分类和回归的存在，那么我们聚类的目的也是多种多样的：
基于划分的聚类，有k‐均值算法、k‐medoids算法、k‐prototype算法
基于层次的聚类
基于密度 ...
数据挖掘基础串讲
人工智能一场可以载入人类史册的人机大战发生在 2016 年 3 月 9 日-2016 年 3 月 15 日。这一次比赛双方是世界顶级围棋棋手李世石和 Google 的人工智能 AlphaGo。赛前有很多人并不看好 AlphaGo，认为 AlphaGo 会惨败。没想到AlphaGo 最终以 4:1 大胜李世石，从而一战成名。由于 AlphaGo 的胜利，AlphaGo 用到的深度学习（Deep Learning）技术以及人工智能（Artificial Intelligence）也成为了当下最热门的技术话题。
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写 AI。AI 第一次被提出来是在 1956 年，是由四位图灵奖得主、信息论创始人和一位诺贝尔得主在美国达特茅斯会议（DartmouthConference）上一同定义出来的。人工智能只是一个抽象概念，它不是任何具体的机器或算法。任何类似于人的智能或高于人的智能的机器或算法都可以称为人工智能。
在人工智能的早期阶段，计算机的智能通常是基于人工制定的“规则”，我们可以通过详细的规则去定义下棋的套路，推理的方法，以及路径规 ...
关于对Enigma机原理的理解和实现
前言在南邮的第二年里，终于接触到了密码学这部分内容。而第一次实验课，我们在老师的指导下完成了对恩尼格玛（Enigma）机的算法模拟就充满了挑战与乐趣。
基本原理在我们的密码学课程中，首先接触的就是古典密码学，具体包括置换密码和代换密码。虽然没有融入复杂的数学算法，但是置换和代换的思想却是密码学的核心，一直伴随着密码学的发展。
而恩尼格玛机是古典代换密码的集大成者，通过迭代和多表代换的方式，将古典密码的内涵发扬的淋漓精致。该机器确切地说，是对二战时期纳粹德国使用的一系列相似的转子机械加解密机器的统称，它包括了许多不同的型号，为密码学对称加密算法的流加密的的典型。而且实际加密转轮机的精密和反射器的加密解密一体的设计更是将这一机器推向更高的高度。关于具体的加密算法步骤，本文就不过多介绍，很多相关文章都已经将转轮机的原理介绍的很详细了。
实现思路在这次实验中，要求我们实现以下转轮机的加密解密过程：
在本次实验中，我运用的是python语言，因为我认为python里的字典数据类型可以很好的刻画转轮机中三个轮子间的一一对应关系。程序的主要部分包括：映射表、密钥设置函数、位移函数、反向位 ...
2023.9小记
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