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 /
2024-02-16 11:00:22 359KB 系统开源
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生成10000000个随机数,并排序,把数字分别放入.txt文件中。代码有详细注释,谢谢。请仔细看,有问题讨论。谢谢
2023-06-05 20:30:49 2.27MB MFC、随机数
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这是对溶液 ID 1-47NH41 的补充。 它显示了在 Simulink 中控制随机数的其他方法。
2023-03-25 12:02:41 13KB matlab
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可随意生成多组随机数 轻巧简单 不占用多余空间 可用来抽奖
2023-03-12 17:08:28 213KB 随机数
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确定性随机数生成器基准 用法 确保已安装Java 6/7和ant,然后运行: ant init ant drng-bechmark 项目现场 抽象的 确定性随机数生成器(DRNG)对于各种各样的应用很重要。 但是,某些DRNG的加密安全性不如其他DRNG。 通常,RNG提供的密码学越多,它的速度就越慢。 本文探讨了生成随机数的各种方法,并分析了应用程序的性能要求,以查看在实践中是否可以丢弃不安全的DRNG。 测试将在微型Amazon Web Services实例上进行,以提供可重复的结果。 测试的算法列表 安全的 / dev /随机 java.security.SecureRandom MD2 MD5 SHA1 SHA256 SHA3​​84 SHA512 不安全 java.util.Random 梅森·扭曲者 512a井 井1024a 19937a井 井44497
2023-03-09 14:39:40 12KB Java
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如果觉得c++自带的rand()生成的随机数不理想,想使用高质量的快速随机数产生器boost::mt19337,但又没有安装boost库,然后又不想用c++ 11,那怎么办?用下面这个吧。
2022-12-27 18:34:05 12KB 随机数生成
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MATLAB语言常用算法程序集 随机数生成.zip
2022-11-21 20:26:03 8KB matlab 数学建模 源程序代码 算法
本文实例为大家分享了js实现随机数生成器的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1.实验前准备: Math函数的理解 数组方法的理解 2.实验操作: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>随机数生成</title> </head> <style type="text/css"> body{font-size: 20px;} #box{border:3px solid #666;width:500px;height:300px;margin:20px auto;padding:20px;
2022-11-21 15:51:40 52KB c ip pt
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使用公式 ri = (177786 ri-1 + 64654 ri-6) mod (2^31-1) 在 0 和 1 之间生成 n 个随机数的函数
2022-11-19 22:08:43 886B matlab
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Linux随机数生成器的原理及缺陷
2022-11-14 22:09:29 275KB Linux随机数
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