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Imbalanced-learn for NSL-KDDRawData Over-sampling RandomOverSample SMOTE ADASYN BorderlineSMOTE Under-sampling Clus...
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FP-growth
FP-growth(频繁模式增长) 数据库的第一遍扫描用来统计出现的频率；第二遍扫面中考虑那些频繁元素 优点： 大约比Apriori算法快一个数量级 缺点： 实现比较困难，在...
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Apriori算法
关联分析概念： 关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务；目标是发现频繁项集和发现关联规则； 频繁项集：是经常出项在一块的物品的集合； 关联规则：暗示两种物品之间可能...
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K-Means
原理 聚类是无监督学习，将相似的对象归到同一个簇中，簇内的对象越相似，聚类的效果越好； 首先，随机确定K个初始点作为质心； 然后，将数据集中的每个点分配到一个簇中，具体来讲，...
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树回归原理： 将数据集切分成很多份易建模的数据 利用线性回归技术建模 优点 可以对复杂和非线性的数据建模 缺点 结果不易理解 适用数据类型 数值型和标称型数据 选择最佳特征之后，数...
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本专题招募管理员，有意向请简信私聊，谢谢！ 用来分享机器学习，深度学习，神经网络，计算机视觉等领域的一些技术。 Machine Learning 学习资料：http://www.jianshu.com/p/e0238db24973 相关参考： 1. [Coursera - Machine Learning by Andrew Ng]：https://www.coursera.org/learn/machine-learning 2. [ Stanford CS231n Course]：http://cs231n.github.io/ 课程整理：http://www.jianshu.com/p/182baeb82c71 3. [深度学习与神经网络(英文原版)]：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ [GitBook同步链接]：https://www.gitbook.com/book/tigerneil/neural-networks-and-deep-learning-zh/details 4. [UFLDL教程]：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%E6%95%99%E7%A8%8B （中文） http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial （英文） 5. [Deep Learning - An MIT Press book]：http://www.deeplearningbook.org/ 6. [Neural Network Playground]： http://playground.tensorflow.org/ 7. [A Guide to Deep Learning]： http://www.jianshu.com/p/6752a8845d01 8. [知乎“机器学习”专栏]： https://www.zhihu.com/collection/108812637 9. [How do Convolutional Neural Networks work?] http://www.jianshu.com/p/fe428f0b32c1 …… 希望大家可以相互交流，相互学习！
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回归线性回归 原理： 寻找一组最优参数来拟合数据 优点 结果易于理解，计算上不复杂 缺点 对非线性的数据拟合不好 适用数据类型 数值型和标称型数据 加载数据 标准回归函数 画图可...
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提升方法(boosting)
原理： 通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组合，提高分类的性能； bagging是通过随机抽样的替换方式，得到与原数据集规模一样的数据； boos...
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天池o2o优惠券使用预测比赛解析（初级）
天池o2o优惠券使用预测比赛解析（初级） 赛题链接： 天池o2o优惠券使用预测 加载数据 缺失值处理 统计 比赛的意义是把优惠券给那要购买商品却没有优惠券的人（701602 ...
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Logistic回归原理 对分类边界建立回归公式，找到最佳拟合参数，以此来进行分类。 优点： 计算代价不高，易于理解和实现。 缺点： 容易欠拟合，分类精度可能不高。在数据不是完全线性可分的情况，...
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朴素贝叶斯算法
原理 选择具有最高概率的决策 朴素的意思是每个特征之间是独立同分布的，互不影响。 优点： 在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多类别问题。特征条件独立假设，使得模型预测所需要...
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支持向量机SVM
原理 寻找一个分割超平面来作为分类边界，找到离分割超平面最近的点，确保它们离分割超平面的距离尽可能远。 支持向量就是离分割超平面最近的那些点 优点： 泛化错误率低，计算开销不...
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决策树算法
原理 通过选择最好的特征来划分数据集，对数据子集继续划分，直到数据子集中是相同的类别；划分数据集的特征可以通过计算信息增益的方法来选择。 优点 计算复杂度不高，输出结果容易理...
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K-近邻算法
原理 已有一系列带标签的数据，通过计算新数据与带标签数据的相似度（距离），来判定新数据是属于哪一类数据。其中，计算新样本与所有带标签数据之间所得到的距离，按从小到大排序，选取...
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@思无邪cc 谢谢，对，那个进程写错了，还有些问题我没来得及整理解答，希望大家能在这里说说自己的理解和想法。
计算机网络基础/数据库/Linux/编程
BAT面试题复习 http协议 http协议是无状态无连接； 无状态：指的是http协议无法保存客户机的信息，比如客户机浏览了什么网页，判断用户是否由权限访问等，因此产生了两...
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Git入门
1.建立仓库 2.版本控制 添加文件到Git仓库，分两步： 使用命令git add <file>，注意，可反复多次使用，添加多个文件； 使用命令git commit -m <...
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企业安全最佳实践-全流量Web入侵检测系统
一.背景说明 从目前来看，大多数互联网业务是以web服务对外交付的，攻击者大多数也是通过web入侵到系统里，不管什么方式，都绕不过web系统的探测和入侵尝试这一关，所以如果...
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@_zyw15 这样啊，我倒很少这样听到
计算机网络基础/数据库/Linux/编程
BAT面试题复习 http协议 http协议是无状态无连接； 无状态：指的是http协议无法保存客户机的信息，比如客户机浏览了什么网页，判断用户是否由权限访问等，因此产生了两...
