目录 网络流量预测入门(一)之RNN 介绍 RNN简介 RNN 结构 RNN原理 结构原理 损失函数$E$ 反向传播 总结 参考 网络流量预测入门(一)之RNN 介绍 了解RNN之前,神经网络的知识是前提,如果想了解神经网络,可以去参考一下我之前写的博客:数据挖掘入门系列教程(七点五)之神经网络介绍 and 数据挖掘入门系列教程(八)之使用神经网络(基于pybrain)识别数字手写集MNIST 这篇博客介绍RNN的原理,同时推荐大家去看李宏毅老师的课程:ML Lecture 21-1: Recu…

目录 网络流量预测入门(二)之LSTM介绍 LSTM简介 Simple RNN的弊端 LSTM的结构 细胞状态(Cell State) 门(Gate) 遗忘门(Forget Gate) 输入门(Input Gate) Cell State的更新 输出门(Output Gate) 输出$h_t$ 总结 参考 网络流量预测入门(二)之LSTM介绍 ​ 这篇blog大家就随便看一下吧,基本上是参照RNN模型与NLP应用(4/9):LSTM模型这个是video和Understanding LSTM Ne…

目录 网络流量预测入门(三)之LSTM预测网络流量 数据集介绍 预测流程 数据集准备 SVR预测 LSTM 预测 优化点 网络流量预测入门(三)之LSTM预测网络流量 在上篇博客LSTM机器学习生成音乐中,介绍了如何使用LSTM生成音乐,而在上上篇网络流量预测入门(二)之LSTM介绍中,介绍了LSTM的基本原理 在这篇博客中,将介绍如何使用SVR和LSTM对网络流量进行预测. LSTM介绍:网络流量预测入门(二)之LSTM介绍.LSTM机器学习生成音乐 An Introduction to Su…

ARIMA模型实例讲解:时间序列预测需要多少历史数据? from:https://www.leiphone.com/news/201704/6zgOPEjmlvMpfvaB.html   雷锋网按:本文源自美国机器学习专家 Jason Brownlee 的博客,雷锋网(公众号:雷锋网)编译. 时间序列预测,究竟需要多少历史数据? 显然,这个问题并没有一个固定的答案,而是会根据特定的问题而改变. 在本教程中,我们将基于 Python 语言,对模型输入大小不同的历史数据,对时间序列预测问题展开讨论,…

Time Series Anomaly Detection in Network Traffic: A Use Case for Deep Neural Networks from:https://jask.com/time-series-anomaly-detection-in-network-traffic-a-use-case-for-deep-neural-networks/ Introduction As the waves of the big data revolution cas…

Kaggle比赛冠军经验分享:如何用 RNN 预测维基百科网络流量 from:https://www.leiphone.com/news/201712/zbX22Ye5wD6CiwCJ.html 导语:来自莫斯科的 Arthur Suilin 在比赛中夺冠并在 github 上分享了他的模型 雷锋网 AI 科技评论按:最近在 Kaggle 上有一场关于网络流量预测的比赛落下帷幕,作为领域里最具挑战性的问题之一,这场比赛得到了广泛关注.比赛的目标是预测 14 万多篇维基百科的未来网络流量,分两个阶…

Kaggle网站流量预测任务第一名解决方案:从模型到代码详解时序预测 2017年12月13日 17:39:11 机器之心V 阅读数:5931   近日,Artur Suilin 等人发布了 Kaggle 网站流量时序预测竞赛第一名的详细解决方案.他们不仅公开了所有的实现代码,同时还详细解释了实现的模型与经验.机器之心简要介绍了他们所实现的模型与经验,更详细的代码请查看 GitHub 项目. GitHub 项目地址:https://github.com/Arturus/kaggle-web-tra…

Mrtg服务器搭建(监控网络流量) [日期:2012-07-03] 来源:Linux社区  作者:split_two [字体:大 中 小]   [实验环境] 监控机:Red Hat linux 5.3  IP:10.10.10.2/24 监控机的操作窗口为绿色字体 被监控机:Red Hat linux 5.3  IP:10.10.10.10/24 操作为白色字体 [实验目的] 监控网络流量 [实验步骤] 1.监控机上需要安装3个软件包,net-snmp(安装一个网管协议).mrtg(此次监控软件…

国外的文献汇总: <Network Traffic Classification via Neural Networks>使用的是全连接网络,传统机器学习特征工程的技术.top10特征如下: List of Attributes Port number server Minimum segment size client→server First quartile of number of control bytes in each packet client→server Maximum n…

前言 分析网络流量总是绕不开HTTPS,因其广泛使用甚至是强制使用逐渐被大众熟知,在保证其安全的同时也提高了对流量进行研究的难度.目前解析HTTPS协议的文章很多,有很多不错的文章可以带着入门,老实说,HTTPS协议还是挺复杂的,尤其是握手交换密钥的过程:虽然大部分的文章只是对协议握手的过程做了详细的解析,却很少涉及HTTPS网络数据包解密的部分,因此,本文即是从数据包层面,在知道私钥的情况下,来一步一步看如何对HTTPS的内容进行解密. 正文 要对HTTPS网络数据包进行解密,其实是有一些工具…