Рубрика «метод главных компонент»

Если АНБ вычислило Сатоси Накамото, то как? - 1Создатель криптовалюты Bitcoin Сатоси Накамото остаётся самым загадочным миллиардером на планете. Это один или несколько человек, личность(-и) которых никому не известны. Точнее, не известны широкой публике. По словам известного интернет-предпринимателя и инвестора Александра Мьюса (Alexander Muse), который ссылается на свои источники в Министерстве национальной безопасности, специалистам всё-таки удалось деанонимизировать Сатоси с помощью систем тотальной прослушки PRISM, MUSCULAR и стилометрии. Впрочем, достоверность источника никто не проверял — и далеко не факт, что АНБ не ошиблось в своих вычислениях. По крайней мере, обнародовать настоящее имя Сатоси никто не собирается.

Независимо от достоверности результатов расследорвания, очень интересно, какие методы использует АНБ для деанонимизации пользователей, которые публикуют в интернете много текстов: на форумах, в незащищённых чатах, в письмах по электронной почте.
Читать полностью »

Этим постом мы завершаем серию лекций с Data Fest. Одним из центральных событий конференции стал доклад Дмитрия Ветрова — профессора факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ. Дмитрий входит в число самых известных в России специалистов по машинному обучению и, начиная с прошлого года, работает в Яндексе ведущим исследователем. В докладе он рассказывает об основах байесовского подхода и объясняет, какие преимущества дает этот подход при использовании нейронных сетей.

Под катом — расшифровка и часть слайдов.

Читать полностью »

Метод Верле – это итерационный метод вычисления следующего местоположения материальной точки по текущему и прошлому местоположениям с учетом накладываемых связей внутри системы точек.

Упругая структура – это наиболее общий вид структур для аппроксимации данных. Это набор узлов и упругих связей между ними. В качестве таких связей могут выступать пружинная связь между парой точек с равновесным расстоянием между точками и ребра жесткости тройки узлов с равновесным углом между узлами. Для аппроксимации набора точек упругой структурой предлагается использовать физическую интерпретацию точек данных как центров, притягивающих узлы упругой структуры. Частным случаем упругой структуры являются нелинейные главные компоненты. Это набор упругих цепочек с общей точкой пересечения. При большой жесткости упругих связей нелинейные главные компоненты переходят в классические главные компоненты факторного анализа. Для расчета движения точек упругой структуры в поле притяжения и учета связей между узлами упругой структуры предлагается использовать метод численного интегрирования Верле.

Многомерное шкалирование позволяет в рамках гипотезы о размерности целевого пространства расположить объекты по их взаимным расстояниям таким образом, чтобы восстанавливаемые расстояния между объектами приближались к эмпирическим. На базе метода Верле предлагается осуществить многомерное шкалирование, тем самым взаимные расстояния между точками будут учтены с наибольшей точностью. В качестве матрицы взаимных расстояний будет выступать матрица корреляций. С помощью многомерного шкалирования будет осуществлена факторизация корреляционной матрицы, тем самым будет восстановлена факторная структура данных в факторном пространстве. Чтобы получить интерпретабельное решение предлагается использовать отдельные методы факторного вращения, примененные к восстановленной факторной структуре.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js