高尉
- 作品数：11 被引量：0H指数：0
- 供职机构：南京大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省青年科技基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 一种基于最优间隔分布脊回归的网络情感分类方法
- 本发明公开了一种基于最优间隔分布脊回归的网络情感分类方法，通过考虑局部类内关系和全局类间关系，将网络情感分类问题描述成一个凸二次优化目标的形式加以求解。根据网页对象本身的特征，本发明给出了线性和非线性两种解法，用户可以根...
- 高尉周志华陈加略
- 文献传递
- 一种基于最优间隔分布脊回归的网络情感分类方法
- 本发明公开了一种基于最优间隔分布脊回归的网络情感分类方法，通过考虑局部类内关系和全局类间关系，将网络情感分类问题描述成一个凸二次优化目标的形式加以求解。根据网页对象本身的特征，本发明给出了线性和非线性两种解法，用户可以根...
- 高尉周志华陈加略
- 一种利用同态加密技术的具有隐私保护的人脸识别方法
- 本发明公开一种利用同态加密技术的具有隐私保护的人脸识别方法，通过构建明文和密文混合的网络结构来处理部分加密的图像信息，从而大大降低运算开销。同时提出了跨分支连接通道和通道整合层将明文分支的信息传入密文分支，利用知识蒸馏技...
- 高尉袁满杰邹正周志华
- 优化AUC两遍学习算法
- 2018年
- ROC曲线下的面积(简称AUC)是机器学习中一种重要的性能评价准则,广泛应用于类别不平衡学习、代价敏感学习、排序学习等诸多学习任务。由于AUC定义于正负样本之间,传统方法需存储整个数据而不能适用于大数据。为解决大规模问题,前人已提出优化AUC的单遍学习算法,该算法仅需遍历数据一次,通过存储一阶与二阶统计量来进行优化AUC学习。然而在实际应用中,处理二阶统计量依然需要很高的存储与计算开销。为此,本文提出了一种新的优化AUC两遍学习算法TPAUC(two-pass AUC optimization)。该算法的基本思想是遍历数据两遍,第一遍扫描数据获得正、负样本的均值,第二遍采用随机梯度下降方法优化AUC。算法的优点在于通过遍历数据两遍来避免存储和计算二阶统计量,从而提高算法的效率,最后本文通过实验说明方法的有效性。
- 栾寻高尉
- 关键词：AUCROC排序统计量
- 一种针对无组织恶意攻击的攻击检测方法
- 本发明公开了一种可以对推荐系统中无组织的恶意攻击进行检测，从而更好的保证推荐系统的质量的学习算法。本发明首次提出并解决了无组织的小规模攻击场景下的攻击检测任务，将其形式化为一个矩阵补全的学习问题，利用我们提出的矩阵补全算...
- 周志华庞明高尉陶敏
- 文献传递
- 一种证券资产风险预测数据的加密方法及风险预测方法
- 本发明公开一种证券资产风险预测数据的加密方法及风险预测方法，包括标签半保序树构建步骤、基于密文的随机森林分类模型生成步骤、客户证券资产风险预测步骤。首先，在可信客户端中对历史客户的证券资产信息以明文合并的方式，完成LSO...
- 高尉谢欣然白雪童周志华
- 一种保护用户隐私的样本信息提取方法
- 本发明公开一种保护用户隐私的样本信息提取方法，通过构造以MMD统计量为优化目标的优化问题，选择空间内最能代表原样本信息且分布尽可能相同的点集，并隐藏原有的真实用户的数据集，并用提取信息后的新数据集进行后续的训练和预测。注...
- 高尉倪杰周志华
- 一种利用服务器日志进行端口扫描检测的方法和系统
- 本发明公开了一种利用服务器日志进行端口扫描检测的方法和系统，包括特征提取步骤和端口扫描检测步骤；首先收集服务器集群上的访问日志，然后进行特征提取构建描述访问IP行为的聚合记录，最后根据正样本数目用规则或者聚类的方法判断是...
- 高尉艾政周志华
- Boosting方法的理论研究
- Boosting是一类著名的主流机器学习方法,长期以来一直受到国际机器学习界的高度关注。Boosting方面的研究产生了很多影响力甚至超越机器学习领域的研究成果,例如理论计算机科学界的2003年度哥德尔奖、计算机视觉与模...
- 高尉
- 关键词：BOOSTING泛化多标记学习AUC一致性
- 文献传递
- 一种针对服务器日志进程安全检测的方法和系统
- 本发明公开了一种针对服务器日志进程安全检测的方法和系统，包括特征提取步骤和异常进程检测步骤；收集服务器集群上的访问日志，针对异常进程的特点进行特征提取，将异常行为用数值特征刻画出来，最后使用无监督机器学习方法，检测记录是...
- 高尉高长忠滕明卓焦晓宏雷继东仼鹏飞赵春生刘昶
