Thursday, April 13th, 2023

Time	Event
12:01p	Как закалялась сталь современной симметричной криптографии. Глава 2. Математическая криптография Современные симметричные шифры, которыми мы пользуемся неявно, но повсеместно, появились в ходе своей многовековой эволюции, в ходе продолжительных и постоянных этапов собственного совершенствования. Каждый новый шаг улучшения приводил одновременно к разрушению старых уязвимых шифров и к порождению новых, более качественных и безопасных. Тем не менее, само разрушение старых алгоритмов всегда двояко свидетельствовало как об их недостатках, которые необходимо было искоренять, так и об их достоинствах, которые нужно было наследовать. В следствие этого, каждый новый, более качественный шифр, представлял собой количественный синтез старых, менее качественных алгоритмов шифрования. Читать далее (Comment on this)
11:18p	Регрессионный анализ в DataScience. Часть 3. Аппроксимация В предыдущих обзорах (https://habr.com/ru/articles/690414/, https://habr.com/ru/articles/695556/) мы рассматривали линейную регрессию. Пришло время переходить к нелинейным моделями. Однако, прежде чем рассматривать полноценный нелинейный регрессионный анализ, остановимся на аппроксимации зависимостей. Про аппроксимацию написано так много, что, кажется, и добавить уже нечего. Однако, кое-что добавить попытаемся. При выполнении анализа данных может возникнуть потребность оперативно построить аналитическую зависимость. Подчеркиваю - речь не идет о полноценном регрессионном анализе со всеми его этапами, проверкой гипотез и т.д., а только лишь о подборе уравнения и оценке ошибки аппроксимации. Например, мы хотим оценить характер зависимости между какими-либо показателями в датасете и принять решение о целесообразности более глубокого исследования. Подобный инструмент предоставляет нам тот же Excel - все мы помним, как добавить линию тренда на точечном графике: Читать далее (Comment on this)

<< Previous Day

2023/04/13 [Calendar]

Next Day >>