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逻辑回归matlab代码-PredictingPRNGs:使用机器学习技术预测伪随机数生成器
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2021-05-28
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逻辑回归matlab代码预测PRNG 使用机器学习技术预测伪随机数生成器 要运行一个学习者的单个实例,请使用exampleKNN.m脚本(例如,运行KNN)。 要重新运行实验,请运行deployConfig.m。 我们总共实施了五名学习者: 随机抽样-按比例随机抽取训练集中标签的比例 随机森林-传统的随机森林算法,以固定深度生长自举树-预测由树预测的标签的模式 KNN(k最近邻)-从训练集中预测k最近邻标签的模式 朴素贝叶斯-假设给定标签的每个特征在条件上均独立于所有其他特征-通过在训练集中计数来学习概率,并根据未归一化的贝叶斯规则预测具有最高概率的标签 Logistic回归-传统的logistic回归分类器使用Barzilai Borwein方程对更新进行了梯度下降训练-预测每个输出最可能的标签 我们还实现或硬编码了几个伪随机数生成器(PRNG)。 除非另有说明,否则每一项我们都支持k = 2、3和5个标签的值。 Mercenne Twister-我们在Matlab内置的Mercenne Twister算法的默认实现中包装了一个函数。 线性同余生成器-我们已使用Borland C /
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PredictingPRNGs-master.zip (56个子文件)
PredictingPRNGs-master
random.org-k=5.txt 39KB
kimPRNG.m 544B
loadPRNG.m 531B
configureLogisticRegression.m 2KB
gradDesc.m 930B
logisticRegression.m 703B
log0.m 46B
KNN.m 672B
configureRandomForests.mat 161KB
configureNaiveBayes.mat 11KB
randomForest.m 473B
randomTree.m 2KB
random.org-k=2.txt 39KB
matlabTwisterPRNG.m 311B
kim-k=3.txt 16KB
PRNGs.m 2KB
exampleKNN.m 756B
lcgPRNG.m 517B
reformat.m 2KB
configurations3.mat 47KB
configureRandomSampling.m 318B
regularizedLogisticRegression.m 746B
configureKNN.mat 12KB
exampleLogisticRegression.m 391B
LICENSE 1KB
naiveBayes.m 1KB
yasha-k=2.txt 16KB
randomDotOrgPRNG.m 554B
yasha-k=5.txt 16KB
joelPRNG.m 647B
configureKNN.m 2KB
configurations2.mat 42KB
randomStump.m 2KB
kim-k=2.txt 16KB
configurations1.mat 47KB
random.org-k=3.txt 39KB
yasha-k=3.txt 16KB
joel-k=2.txt 10KB
derivativeCheck.m 399B
yashaPRNG.m 545B
.gitignore 42B
reformatBayes.m 381B
randomSampling.m 882B
rotatingPRNG.m 865B
deployConfig.m 5KB
configureNaiveBayes.m 2KB
KMeans.m 120B
configureRandomForests.m 2KB
kim-k=5.txt 18KB
README.md 2KB
exampleRandomSampling.m 814B
autoGrad.m 1KB
exampleRandomForest.m 995B
configurations.mat 8KB
exampleNaiveBayes.m 1023B
gradDescBB2.m 840B
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