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…

---layout: posttitle: 2018-02-03-PY3下经典数据集iris的机器学习算法举例-零基础key: 20180203tags: 机器学习 ML IRIS python3modify_date: 2018-02-03--- # python3下经典数据集iris的机器学习算法举例-零基础说明:* 本文发布于: gitee,github,博客园* 转载和引用请指明原作者和连接及出处. 正文:* 以下内容可以拷贝到一个python3源码文件,比如较“iris_ml.py”当…

1. TPOT介绍 一般来讲,创建一个机器学习模型需要经历以下几步: 数据预处理 特征工程 模型选择 超参数调整 模型保存 本文介绍一个基于遗传算法的快速模型选择及调参的方法,TPOT:一种基于Python的自动机器学习开发工具.项目源代码位于:https://github.com/EpistasisLab/tpot 下图是一个机器学习模型开发图,其中灰色部分代表TPOT将要做的事情:即通过利用遗传算法,分析数千种可能的组合,为模型.参数找到最佳的组合,从而自动化机器学习中的模型选择及调参部分.…

H2O是开源基于大数据的机器学习库包 H2O能够让Hadoop做数学,H2O是基于大数据的 统计分析 机器学习和数学库包,让用户基于核心的数学积木搭建应用块代码,采取类似R语言 Excel或JSON等熟悉接口,使的BigData爱好者和专家可以利用一系列简单的先进算法对数据集进行探索,建模和评估.数据收集是很容易,但是决 策是很难的. H2O使得能用更快更好的预测模型源实现快速和方便地数据的挖掘. H2O愿意将在线评分和建模融合在一个单一平台上. H2O提供了机器学习的培训手册供学习:H2O训练…

概述:基于Docker的TensorFlow机器学习框架搭建和实例源码解读,TensorFlow作为最火热的机器学习框架之一,Docker是的容器,可以很好的结合起来,为机器学习或者科研人员提供便捷的机器学习开发环境,探索人工智能的奥秘,容器随开随用方便快捷.源码解析TensorFlow容器创建和示例程序运行,为热爱机器学者降低学习难度. 默认机器已经装好了Docker(Docker安装和使用可以看我另一篇博文:Ubuntu16.04安装Docker1.12+开发实例+hello world+w…

基于AnyCAD的准双曲面齿轮建模 作者:谨阳 (文章来源:http://www.opencascade.net/ask/?/article/6) 摘要:根据准双面齿轮的加工方法和传动特性,对准双面齿轮的结构进行研究.并基于opencascade开发的AnyCAD软件平台,开发准双曲面齿轮建模软件. 关键字:准双面齿轮 AnyCAD 软件 Opencascade 1.AnyCAD的介绍AnyCAD软件是基于opencascade几何内核开发的一个显示平台和一套对opencascade内库总结的自…

基于stm32的水质监测系统项目基础部分详细记录 软件环境:MDK5 硬件环境:STM32F103ZET6 开发板.颜色传感器.串口屏.串口打印机 搭建工程模板 在进行项目软件的撰写时,首先新建一个基于该项目的工程模板.对于初学者,很多都是直接用开发板提供商提供的现成的工程模板,但是那样的工程模板在项目开发中体态略显臃肿,而且如果直接用别人的工程模板,那么很多搭建工程模板的库文件的用法和功能我们不会很了解,因此,自己新建一个基于项目的工程模板是非常必要的. 准备工作 新建如下文件夹: (1)hu…

基于Enterprise Architect完成数据库建模 “工欲善其事必先利其器”,Enterprise Architect是一款非常便利的设计工具,目前我也是刚刚使用没多久,进行过系统设计.UML建模.数据库设计等. 其实知识大家可能都知道,只不过是找不到路径.我在这里也不会过多舞弄,点到为止,不足之处还望多多包涵和交流. 1.数据库建模在哪里? 添加Diagram,选择Extended,再选择Data Modeling. 2.基本工具 这些就足够我们使用了 3.生产代码,正向工程,逆向工程…

构建ML模型的步骤 现在我们已经看了解到了一些ML应用程序的例子,问题是,我们如何构建这样的ML应用程序和系统? 下图总结了我们使用ML开发应用程序的方法,我们将在下面更详细地讨论这个问题: 如上图所示,建立学习模型的步骤如下: 问题定义:任何项目的第一步不仅是理解我们想要解决的问题,也定义了我们如何使用ML来解决问题.这第一步无疑是构建有用的ML模型和应用程序中最重要的一步.在开始构建ML模型之前,我们至少应该回答以下四个问题: l  当前碰到了什么问题?这是我们描述和陈述我们试图解决的问题的…

TensorFlow是咱们机器学习领域非常常用的一个组件,它在数据处理,模型建立,模型验证等等关于机器学习方面的领域都有很好的表现,前面的一节我已经简单介绍了一下TensorFlow里面基础的数据结构即:Tensor和Dataset: 这里咱们开始介绍TensorFlow的建模过程以及验证模型的一些简单方法.其实无论是sklearn还是TensorFlow,他们的模型建立过程都是相似的,都是经历columns类型声明,模型定义,数据训练,validation等等几个步骤.前面的几节内容我已经简单…