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摘要: 阅读目录(Content) 宽度学习系统(Broad Learning System, BLS) 1. 基础知识 2. 宽度学习系统(Broad Learning System, BLS) 3. 宽度学习系统(BLS)与极限学习机(ELM)、随机向量函数链网络(Random Vector Funct 阅读全文
posted @ 2021-09-27 14:44 常给自己加个油 阅读(2226) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 在实际生产中,可能会碰到一种比较头疼的问题,那就是分类问题中类别型的因变量可能存在严重的不平衡,即类别之间的比例严重失调。 为了解决数据的非平衡问题,2002年Chawla提出了SMOTE算法,并受到学术界和工业界的一致认同。本文将对Smote算法,Smote算法的几个变形,以及一个smote算法的 阅读全文
posted @ 2021-09-24 22:10 常给自己加个油 阅读(3798) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: 文章目录原著概述创建Address/Network/Interface1. IP地址2. 网段地址3. 主机接口(CIDR)Address/Network/Interface成员函数获取ip地址的版本,ipv4或者ipv6:从ip地址获取网络地址:获取网段中地址数目:ip_network.hosts 阅读全文
posted @ 2021-09-23 10:43 常给自己加个油 阅读(1979) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Python设置matplotlib.plot的坐标轴刻度间隔以及刻度范围原创宁宁Fingerstyle 发布于2019-05-07 11:23:17 阅读数 13700 收藏展开一、用默认设置绘制折线图import matplotlib.pyplot as plt x_values=list(ra 阅读全文
posted @ 2021-09-13 23:40 常给自己加个油 阅读(18763) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 说明 本教程的效果图是在jupyter notebook完成。教程是接着之前的效果图完成的,对应会有关键代码,完整代码会附在最后 横纵坐标命名 plt.xlabel("横坐标") plt.ylabel("纵坐标") 设置横坐标刻度、起始 设置横坐标从0开始,间隔为1 my_x_ticks = np. 阅读全文
posted @ 2021-09-13 23:12 常给自己加个油 阅读(14596) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 摘要:宽度学习是一种不依赖深度结构的神经网络结构,其优秀的运算速度和简洁的结构可以说是机器学习界的一股清流。本文将从原理和代码实现的角度对其进行分析和梳理,由于笔者水平有限,不足之处还望各位楷正。 首先,放一些很好的参考资料连接: 澳门大学陈俊龙:无需深度结构的高效增量学习系统 | 雷锋网 雷锋网对 阅读全文
posted @ 2021-09-09 11:08 常给自己加个油 阅读(623) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 这是2015年发表在IEEE Conference on Communications and Network Security会议的一篇文章,这个会议是一个非常年轻会议,现在处于上升期,其中的论文质量也呈现越来越高的趋势。下面笔者将带着各位仔细研读这篇文章。 01 简介 恶意代码为了获取新任务、升 阅读全文
posted @ 2021-09-08 09:38 常给自己加个油 阅读(90) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: KDD99是一个用来从正常连接中监测非正常连接的数据集。产出于1999年Thrid International Knowlegde Discovery and Data Mining Tools Competition,其目的是建立一个稳定的的入侵检测系统。 KDD99包含了置入攻击的军事网络环境中 阅读全文
posted @ 2021-09-05 11:17 常给自己加个油 阅读(3932) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 目录 KDD CUP99数据集预处理 1、数据集下载 2、KDD99网络入侵检测数据集介绍 3、基于KDD99数据集的入侵检测分析 4、符号型特征数值化 5、KDD CUP99数据集预处理(Python实现) KDD CUP99数据集预处理1、数据集下载KDD CUP99数据集 2、KDD99网络入 阅读全文
posted @ 2021-09-05 10:51 常给自己加个油 阅读(1017) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 时间序列特征汇总特征一、时间特征特征二、类别mean encoding特征特征三、统计特征特征四:滞后历史特征特征五:序列特征特征六:高阶特征特征七:外部特征稍微总结一下,时间序列中的特征,主要针对机器学习树模型,因为是时序数据,所以和寻常的机器学习特征略有不同,比如关注时间特征,滞后特征,滑窗特征 阅读全文
posted @ 2021-09-04 15:55 常给自己加个油 阅读(575) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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