决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(

基于机器学习角度谈谈CRF 作者:白宁超 2016年8月3日08:39:14 [摘要]:条件随机场用于序列标注,数据分割等自然语言处理中,表现出很好的效果.在中文分词.中文人名识别和歧义消解等任务中都有应用.本文源于笔者做语句识别序列标注过程中,对条件随机场的了解,逐步研究基于自然语言处理方面的应用.成文主要源于自然语言处理.机器学习.统计学习方法和部分网上资料对CRF介绍的相关的相关,最后进行大量研究整理汇总成体系知识.文章布局如下:第一节介绍CRF相关的基础统计知识:第二节介绍基于自然语言角

基于机器学习的web异常检测 Web防火墙是信息安全的第一道防线.随着网络技术的快速更新,新的黑客技术也层出不穷,为传统规则防火墙带来了挑战.传统web入侵检测技术通过维护规则集对入侵访问进行拦截.一方面,硬规则在灵活的黑客面前,很容易被绕过,且基于以往知识的规则集难以应对0day攻击:另一方面,攻防对抗水涨船高,防守方规则的构造和维护门槛高.成本大. 基于机器学习技术的新一代web入侵检测技术有望弥补传统规则集方法的不足,为web对抗的防守端带来新的发展和突破.机器学习方法能够基于大量数据进行

Java 生产者消费者模式详细分析 本文目录:1.等待.唤醒机制的原理2.Lock和Condition3.单生产者单消费者模式4.使用Lock和Condition实现单生产单消费模式5.多生产多消费模式(单面包)6.多生产多消费模式 生产者消费者模式是多线程中最为常见的模式:生产者线程(一个或多个)生成面包放进篮子里(集合或数组),同时,消费者线程(一个或多个)从篮子里(集合或数组)取出面包消耗.虽然它们任务不同,但处理的资源是相同的,这体现的是一种线程间通信方式. 本文将先说明单生产者单消费者

简介 GyoiThon是一款基于机器学习的渗透测试工具. GyoiThon根据学习数据识别安装在Web服务器上的软件(操作系统,中间件,框架,CMS等).之后,GyoiThon为已识别的软件执行有效的攻击.最终,GyoiThon会自动生成扫描结果报告.上述处理均由GyoiThon自动执行. 处理步骤 GyoiThon会自动执行上述“Step1”-“Step4”. 用户唯一的操作就是在GyoiThon中,输入目标web服务器的首页URL. 这非常的简单,几乎不花费你任何的时间和精力,就能让你轻松的

基于机器学习的web异常检测 from: https://jaq.alibaba.com/community/art/show?articleid=746 Web防火墙是信息安全的第一道防线.随着网络技术的快速更新,新的黑客技术也层出不穷,为传统规则防火墙带来了挑战.传统web入侵检测技术通过维护规则集对入侵访问进行拦截.一方面,硬规则在灵活的黑客面前,很容易被绕过,且基于以往知识的规则集难以应对0day攻击:另一方面,攻防对抗水涨船高,防守方规则的构造和维护门槛高.成本大. 基于机器学习技术的

近日,在AWS re:Invent全球大会上,亚马逊发布了五项新的基于机器学习的人工智能 (AI) 服务. 这五项服务包括机器学习驱动的企业搜索.代码审核与分析.欺诈检测.医疗转录和 AI 预测的人工审核,旨在让更多开发者应用机器学习,创造更好的终端用户体验. 五项服务的具体内容如下: Amazon Kendra 重塑企业搜索,它利用自然语言处理及其它机器学习技术,将企业内部的多个数据孤岛统一起来,始终如一地为常见查询提供高质量的结果,而不是以随机的链接列表响应关键字查询 Amazon Code

摘要:这篇文章将详细讲解自然语言处理过程,基于机器学习和TFIDF的情感分类算法,并进行了各种分类算法(SVM.RF.LR.Boosting)对比 本文分享自华为云社区<[Python人工智能] 二十三.基于机器学习和TFIDF的情感分类(含详细的NLP数据清洗)>,作者: eastmount. 在数据分析和数据挖掘中,通常需要经历前期准备.数据爬取.数据预处理.数据分析.数据可视化.评估分析等步骤,而数据分析之前的工作几乎要花费数据工程师近一半的工作时间,其中的数据预处理也将直接影响后续模型

Google Play作为众所周知的在线应用市场,因为审查制度的松散,经常会有一些恶意软件伪装成其他应用混入其中.此前阿里聚安全小编就报道了2例关于恶意软件伪装在Google Play上的事件:<Google Play商店的“系统更新”隐藏间谍软件,数百万用户中招>和<打开手机电筒就泄露了银行卡密码?>.一旦用户从应用市场下载APP到手机上后,谷歌便无法监视和检测应用程序的恶意行为. 近日,谷歌为Android用户带来了一个好消息.在Google I/O2017大会上,谷歌发布了一

1.背景    验证码自动识别在模拟登陆上使用的较为广泛,一直有耳闻好多人在使用机器学习来识别验证码,最近因为刚好接触这方面的知识,所以特定研究了一番.发现网上已有很多基于machine learning的验证码识别,本文主要参考几位大牛的研究成果,集合自己的需求,进行改进.学习. 2.基本工具    开发环境: python 3.5 + pycharm 模块: Pillow.sklearn.numpy及其他子模块 3.基本流程描述整个识别流程: ①验证码清理并生成训练集样本 ②验证码特征提取

用机器学习管理你的对话,让它提升每一个对话.Rasa Core引导对话,考虑对话的历史和外部环境. 而不是成千上万的规则,Rasa 从真正的对话中挑选模式. 现在是扔掉你的状态机的时候了! Manage your dialogue with machine learning and let it improve with every conversation Rasa Core guides conversations, taking the history and external conte

引自:http://blog.csdn.net/eclipsesy/article/details/78388468?utm_source=debugrun&utm_medium=referral 0 简介 人脸识别大致分为如下三个部分: 人脸检测 face detection 人脸对齐 face alignment 人脸识别 face recognition,包括:  face verification:两张图片相似程度. face identification: 在图片库中检索与当前图片相似

http://xuewen.cnki.net/DownloadArticle.aspx?filename=BMKJ201104017&dbtype=CJFD<浅析基于DNS协议的隐蔽通道及监测技术>DNS隐蔽通道监测主要采用特征匹配和流量异常检测这两种技术.3.1 特征匹配技术特 征 匹 配 技 术 通 过 网 络 通 信 报 文 特 征 来 识别 D N S 隐 蔽 通 道 . S n o r t 通 过 以 下 规 则 来 识 别NSTX和Iodine隐蔽通道:alert udp

原文地址:http://www.csdn.net/article/2015-10-06/2825849 量化派是一家金融大数据公司,为金融机构提供数据服务和技术支持,也通过旗下产品“信用钱包”帮助个人用户展示经济财务等状况,撮合金融机构为用户提供最优质的贷款服务.金融的本质是风险和流动性,但是目前中国对于个人方面的征信行业发展落后于欧美国家,个人消费金融的需求没有得到很好的满足.按照央行最新数据,目前央行征信中心的数据覆盖人口达到8亿人[1],但其中有实际征信记录的只有3亿人左右,有5亿人在征信

机器学习及其基础概念简介 作者:白宁超 2016年12月23日21:24:51 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚

基于自然语言处理角度谈谈CRF 作者:白宁超 2016年8月2日21:25:35 [摘要]:条件随机场用于序列标注,数据分割等自然语言处理中,表现出很好的效果.在中文分词.中文人名识别和歧义消解等任务中都有应用.本文源于笔者做语句识别序列标注过程中,对条件随机场的了解,逐步研究基于自然语言处理方面的应用.成文主要源于自然语言处理.机器学习.统计学习方法和部分网上资料对CRF介绍的相关的相关,最后进行大量研究整理汇总成体系知识.文章布局如下:第一节介绍CRF相关的基础统计知识:第二节介绍基于自然语

基于统计学习方法角度谈谈CRF 作者:白宁超 2016年8月2日13:59:46 [摘要]:条件随机场用于序列标注,数据分割等自然语言处理中,表现出很好的效果.在中文分词.中文人名识别和歧义消解等任务中都有应用.本文源于笔者做语句识别序列标注过程中,对条件随机场的了解,逐步研究基于自然语言处理方面的应用.成文主要源于自然语言处理.机器学习.统计学习方法和部分网上资料对CRF介绍的相关的相关,最后进行大量研究整理汇总成体系知识.文章布局如下:第一节介绍CRF相关的基础统计知识:第二节介绍基于自然语

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面

What is Oryx? 大名鼎鼎的Sean Owen (http://www.linkedin.com/in/srowen) 正在 Cloudera 作为 Director of Data Science 专注投身于名为Oryx的开源机器学习项目当中.(Oryx意思是剑羚,属于非洲羚羊的一类分支).如果您读过<Mahout in Action>这本书,您应该有印象:此书的作者之一就是Sean Owen. Oryx的开发意图在于帮助Hadoop用户构建机器学习模式并将其加以部署,这样我们就能

机器学习技术在监控工具中的应用已经成为 IT 运维与 DevOps 团队的一大热点话题.尽管相关的使用案例很多,对 IT 团队而已真正的「杀手级应用」是机器学习如何提高实时事件管理能力,从而帮助较大规模的企业提高服务质量.对此,关键在于在用户发现问题之前提早探测异常,进而减少生产事故与中断的负面影响. 那么,在IT运维管理的环境下,机器学习到底是什么? 网上有不少关于机器学习的宏观定义:对于某给定的任务T,在合理的性能度量方案P的前提下,某计算机程序可以自主学习任务T的经验E:随着提供合适.优质

1. 机器学习更多应用举例: 人脸识别   2. 机器学习就业需求:      LinkedIn所有职业技能需求量第一:机器学习,数据挖掘和统计分析人才      http://blog.linkedin.com/2014/12/17/the-25-hottest-skills-that-got-people-hired-in-2014/   3.  深度学习(Deep Learning)   3.1 什么是深度学习?             深度学习是基于机器学习延伸出来的一个新的领域,由以人