Следующим мощным алгоритмом машинного обучения является AdaBoost (adaptive boosting), в основе которого лежит концепция бустинга, когда слабые базовые модели последовательно объединяются в одну сильную, исправляя ошибки предшественников.В AdaBoost в качестве базовой модели используется пень
admin.php?page=notification_by_mail in Piwigo 2.9.5 has XSS via the nbm_send_html_mail, nbm_send_mail_as, nbm_send_detailed_content, nbm_complementary_mail_content, nbm_send_recent_post_dates, or param_submit parameter. This is exploitable via CSRF.
PESCMS Team 2.3.2 has multiple reflected XSS via the id parameter:?g=Team&m=Task&a=my&status=3&id=,?g=Team&m=Task&a=my&status=0&id=,?g=Team&m=Task&a=my&status=1&id=,?g=Team&m=Task&a=my&status=10&id=
Перевод статьи подготовлен в преддверии старта продвинутого курса «Математика для Data Scienсe». Введение Алгоритм AdaBoost можно использовать для повышения производительности любого алгоритма машинного обучения. Машинное обучение стало мощным инструментом, позволяющим делать…