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
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使用线性同余法做的简单的伪随机数发生器；
上下限可自由设定，只需给定随机种子便可生成在限制范围内的随机数；
若想生成不同的随机序列，需给定不同的种子。
2023-12-14 13:25:50
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在实际应用中,直接利用DSP产生任意长度伪随机序列的方法,可以为系统设计和测试带来便利。文中基于线性同余算法,结合Analo Gdevices公司DSP芯片TigerSHARC20XS的运算结构,设计出一种利用寻址递减长度序列,从而产生具有遍历性的任意长度伪随机序列的方法。
2021-12-09 17:12:38
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MTwister C库
梅森扭曲器是一种伪随机数生成算法，年。 尽管，但是与许多常见编程语言（包括C和Java）中的内置生成器相比，原始算法仍然既更快又“更随机”。
该算法已经有很多实现，为什么我要自己写一个？ 原因有很多：
的表明它的实现相对简单；
我从不信任Wikipedia上的伪代码，因此我想要的实现； 和
与自己弄清楚别人的丑陋C代码的API一样，自己实现它也一样容易。
请注意，此代码尚未经过充分测试，可以放心地用于加密。
例子
下面的代码将创建一个新的随机数生成器，其种子值为1337并在0和1之间打印出一千个随机双精度数。
# include
# include " mtwister.h "
int main () {
MTRand r = seedRand ( 1337 );
int i;
for (i= 0 ; i< 1000 ;
2021-11-20 12:01:11
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