自动驾驶汽车深度学习

3. 正则化

最常见的正则化方法类型称为L1和L2。 L1和L2正则化都是用于减少训练数据过度拟合的方法。

L2正则化(也称为脊回归)可将残差平方加λ乘以斜率平方的总和最小化。 这个附加术语称为"岭回归罚分"。 这会增加模型的偏差，使训练数据的拟合度变差，但也会减少方差。

如果采用岭回归罚分并将其替换为斜率的绝对值，则将获得套索回归或L1正则化。

L2不那么健壮，但具有稳定的解决方案，并且始终是一个解决方案。 L1更健壮，但解决方案不稳定，可能有多个解决方案。
 

话虽如此，我们开始吧!

1. 有监督与无监督学习

您可能想知道为什么我什至不愿意将其放入，因为它是如此的基础。 但是，我认为重要的是，您必须真正了解两者之间的差异并能够传达差异：

监督学习涉及在已知目标变量的标记数据集上学习。

无监督学习用于从输入数据中得出推论和查找模式，而无需引用标记结果—没有目标变量。

既然您知道了两者之间的区别，那么您应该知道机器学习模型是有监督的还是无监督的，并且还应该知道给定的场景是需要监督学习算法还是无监督学习算法。

例如，如果我想预测客户是否已经购买了谷物，那么他们是否需要购买牛奶，这是否需要有监督或无监督的学习算法?

2. 偏差-偏差权衡

为了了解偏差-方差的权衡，您需要知道什么是偏差和方差。

偏差是由于模型的简化假设而导致的错误。 例如，使用简单的线性回归对病毒的指数增长进行建模将导致较高的偏差。

方差是指如果使用不同的训练数据，则预测值将更改的量。 换句话说，更加重视训练数据的模型将具有更大的方差。

现在，偏差方差折衷实质上表明在给定的机器学习模型中偏差量和方差之间存在反比关系。 这意味着，当您减少模型的偏差时，方差会增加，反之亦然。 但是，有一个最佳点，其中特定数量的偏差和方差导致总误差最小(请参见下文)。
 

四步：考虑到这款勒索软件家族的特殊性，工具将会以特定的顺序来扫描系统，而无法允许用户指定需要解密的文件夹或文件数据，因此我们强烈建议用户选择“备份文件”选项。

第五步：点击“Start Tool”按钮，剩下的就交给解密工具来完成吧!如果你选择了备份选项，那么加密文件和解密文件都将同时出现，你还可以在%temp%BDRemovalTool目录中查看到解密过程的日志记录。
 

索软件行为

• MaMoCrypt能够删除Windows卷影(ShadowVolume)，并禁用防火墙以及UAC服务。这些功能在恶意软件领域中其实并不罕见，因此我们在此对其不做更深入的讨论。
• 它使用了Delphi的随机生成器(基于线性同余生成器)以及基于时间的DWORD种子(使用QueryPerformanceCounter或GetTickCount)，此时将会生成两个缓冲区，其中的数据会使用Base64进行编码，并添加MZRKEYPUBLIC / MZRKEYPRIVATE字符串。
• 根据上述的两个密钥以及一个掩码，该勒索软件将会针对每个文件生成两个加密密钥，随后将会使用它们来进行文件加密。它首先会使用AES 128 CBC来进行文件内容加密，然后再使用Twofish 128 NOFB来对其进行二次加密。AES加密过程中剩余的16%内容将使用AES 128 CFB进行加密，所有加密文件的后缀名都会添加一个“.MZ173801”。
• 加密完成之后，恶意软件会再次枚举所有加密目录，并分别存放勒索信息，而勒索信息中也会包含对应的那两个MZR密钥。

虽然MZR密钥在密钥生成或加密的过程中不会发生变化，但掩码会持续更新。它们的生成基于的是SHA1、SHA512和某些自定义算法的混合计算结果。每一个AES和Twofish密钥还会使用SHA512进行16次计算以及字节异或。

掩码和密钥生成

 

（编辑：济宁站长网）

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