硕士论文的研究方向为Android恶意应用分类,因此花了一点时间去搜集Android恶意样本.其中一部分来自过去论文的公开数据集,一部分来自社区或平台的样本.现做一个汇总,标明了样本或数据集的采集时间.样本数量.对于论文以及获取方式. List some android malware datasets in academic research.Some of them are still up to date. 我这里有Drebin的数据集,以及VirusTotal(2018.3)的andro…

第一次将例程跑起来了,有些兴趣. 参考的是如下URL: http://www.yidianzixun.com/article/0KNz7OX1 本来是比较Keras和Tensorflow的,我现在的水平,只能是跑通一个算一个啦. 因为要比较CPU和GPU的性能,两个DOCKER如下: tensorflow/tensorflow:1.12.0-gpu-py3 tensorflow/tensorflow:1.12.0-py3 CIFAR-10的数据自已从网上下载,所以出现如下错误时,要自己更改成一个…

机器学习数据集,主数据集不能通过,人脸数据集介绍,从r包中获取数据集,中国河流数据集   选自Microsoft www.tz365.Cn 作者:Lee Scott 机器之心编译 参与:李亚洲.吴攀.杜夏德 要学习怎么使用微软 Azure 机器学习,最重要的是获取样本数据集和进行实验. 在微软,我们有大量的样本数据集可用.这些数据集已经在 Azure Cortana Intelligence Gallery 中的样本模型中得到了应用. 其中一些数据集可以通过 Azure Blob 存储获取,所以…

一.深度学习在小数据集的表现 深度学习在小数据集情况下获得好效果,可以从两个角度去解决: 1.降低偏差,图像平移等操作 2.降低方差,dropout.随机梯度下降 先来看看深度学习在小数据集上表现的具体观点,来源于<撕起来了!谁说数据少就不能用深度学习?这锅俺不背!> 原文:https://simplystatistics.org/2017/05/31/deeplearning-vs-leekasso/ 1.样本数量少于100个,最好不要使用深度学习 倘若你的样本数量少于100个,最好不要使用…

样本数据集在构建机器学习模型的过程中具有重要的作用,样本数据集包括训练集.验证集.测试集,其中训练集和验证集的作用是对学习模型进行参数择优,测试集是测试该模型的泛化能力. 正负样本数据集符合独立同分布是构建机器学习模型的前提,从概率角度分析,样本数据独立同分布是正负样本数据是从某一特定的数据分布随机抽取得到的,且正负样本的分布是不一样的.举例来说,若我们用非洲的西瓜作为训练集,然后用中国的西瓜作为测试集,则数据集可能不满足同分布这一前提:抛硬币是最简单的独立同分布:用较专业的学术用语来举例,若训…

目录 工作原理 python实现 算法实战 约会对象好感度预测 故事背景 准备数据:从文本文件中解析数据 分析数据:使用Matplotlib创建散点图 准备数据:归一化数值 测试算法:作为完整程序验证分类器 使用算法:构建完整可用的系统 手写识别系统 准备数据:将图像转换为测试向量 测试算法:使用k-近邻算法识别手写数字 小结 附录 工作原理 存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新数据的…

1.分类的分类 分类的分类?没错,分类也有不同的种类,而且在数学建模.机器学习领域常常被混淆. 首先我们谈谈有监督学习(Supervised learning)和无监督学习(Unsupervised learning),是指有没有老师,有没有纪委吗?差不多.有老师,就有正确解法,就有标准答案:有纪委,就会树学习榜样,还有反面教材. 有监督学习,是指样本数据已经给出了正确的分类,我们通过对正确分类的样本数据进行学习,从中总结规律,获取知识,付诸应用.所以,监督学习的样本数据,既提供了特征值又提供了…

<Python机器学习手册--从数据预处理到深度学习> 这本书类似于工具书或者字典,对于python具体代码的调用和使用场景写的很清楚,感觉虽然是工具书,但是对照着做一遍应该可以对机器学习中python常用的这些库有更深入的理解,在应用中也能更为熟练. 以下是根据书上的代码进行实操,注释基本写明了每句代码的作用(写在本句代码之前)和print的输出结果(写在print之后).不一定严格按照书上内容进行,根据代码运行时具体情况稍作顺序调整,也加入了一些自己的理解. 如果复制到自己的环境下跑一遍输…

k-近邻算法(kNN)采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类. 优点:精度高.对异常值不敏感.无数据输入假定 缺点:计算复杂度高.空间复杂度高 使用数据范围:数值型和标称型 工作原理:存在一个样本数据集合,也称为训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,这就是k-…

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction -----------------------------------------------…