机器学习数据处理流
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最近有点忙,挺长时间没写日志了,整理了一下机器学习数据处理整个阶段可能涉及的东西,分享一下.XMind附件:思维导图...
4个月前 (09-12) 阅读(364) 评论()
数据科学 总计2页，当前第1页
时序模型研究
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一、研究原因最近一段时间都在做对时序的研究，而这源于在做对攻击payload向量化的时候遇到的一些存在的问题。机器学习中黑白集都必须最终实例化为数组的形式，才能进行训练，而这些数组的元素又必须是数字的，因此，在对一个字符串+数字+符号构成的payload进行向量化的时候，就会遇到很多的问题。比如：http://www.baidu.com/index.p...
11个月前 (02-09) 阅读(995) 评论()
机器学习库sklearn中svm函数特性详解
0本文可能是你能在网上找到的对svm参数解析最详细的一篇文章。写文源于之前使用到svm做攻击识别，一直纠结于一些函数的参数，对我个人自定义的一些偏好设定无法很好的完成，所以对其好好的研究了一番。这篇算是一篇工具文，来详解一下pythonsklearn中svm的一些参数，以及结合具体的例子来进行详细说明。svm函数简介sklearn中的svm基于libsv...
1年前 (2017-10-16) 阅读(3964) 评论()
TF-IDF、词袋模型与特征工程
0如标题，TF-IDF与词集词袋模型都是数据预处理中常用的算法，这里介绍一下这两种算法的联合应用。一.词集与词袋模型这个算法的主要作用也就是对文本做单词切分，有点从一篇文章里提取关键词这种意思，旨在用向量来描述文本的主要内容。词集模型：单词构成的集合，集合中每个元素只有一个，即词集中的每个单词都只有一个。词袋模型：如果一个单词在文档中出现不止一次，就...
1年前 (2017-10-09) 阅读(1267) 评论()
TensorFlow学习笔记(三)-多层卷积代码理解
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之前一段时间做CNN的demo，但是一直不太懂这些代码的原理，后来逐渐理解，这里也写一篇文章做下分享，部分图来自网络，侵权删。滤波的概念在理解代码之前，我们先了解一下滤波的概念，滤波又被称作平滑，是一种对图像进行处理的技术手段，通常是对图像进行模糊操作，使其特征不那么突出，常见的有中值滤波、高斯滤波、拉普拉斯滤波等。以下是高斯滤波处理前后的效果：...
1年前 (2017-09-19) 阅读(1350) 评论()
K-means在Python中的实现
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K-means算法简介K-means是机器学习中一个比较常用的算法，属于无监督学习算法，其常被用于数据的聚类，只需为它指定簇的数量即可自动将数据聚合到多类中，相同簇中的数据相似度较高，不同簇中数据相似度较低。K-menas的优缺点：优点：原理简单速度快对大数据集有比较好的伸缩性缺点：需要指定聚类数量K对异常值敏感对初始值敏感K...
1年前 (2017-08-25) 阅读(858) 评论()