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小樱的经验随笔

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给信息安全爱好者的一封信

安全黑客网络安全开源机器学习

我从华为回来以后，陆续收到了很多封来信，其中提到最多的就是该如何学习信息安全这一领域的东西。我相信很多朋友无非就是对电影里面的黑客几行代码入侵政府网站的场景十分的敬佩与仰慕，当然我也不例外。作为一个正义的白帽子，我多啰嗦几句，我们必须贯彻落实网络安全基本法，学技术并不是为了去犯罪，我希望从此文章中受益的朋友们能够热爱开源，有无私奉献的精神，能够在不久的将来为国家网络安全事业尽自己的一点绵薄之力。作为一个过来人，我结合自己坎坷的学习历程谈谈我学习信息安全这一领域的心路历程吧。

2018-09-21

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想了解概率图模型？你要先理解图论的基本定义与形式

机器学习决策树编程算法

图论一直是数学里十分重要的学科，其以图为研究对象，通常用来描述某些事物之间的某种特定关系。而在机器学习的世界里，我们希望从数据中挖掘出隐含信息或模型。因此，如果我们将图中的结点作为随机变量，连接作为相关性关系，那么我们就能构造出图模型，并期望解决这一问题。本文将为构造该模型提供最基础的概念。我们都知道机器学习里的决策树，其可以表示为给定特征条件下类的条件概率分布。并且我们知道决策树由结点和有向边组成，结点又由表示特征的内部结点和表示类的叶结点构成。而通常决策树的学习又包括了特征的选择、决策树的生成和决策

2018-04-10

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【机器学习笔记之八】使用朴素贝叶斯进行文本的分类

使用朴素贝叶斯进行文本的分类引言朴素贝叶斯由贝叶斯定理延伸而来的简单而强大的概率模型，它根据每个特征的概率确定一个对象属于某一类别的概率。该方法基于一个假设，所有特征需要相互独立，即任一特征的值和其他特征的值没有关联关系。虽然这种条件独立的假设在许多应用领域未必能很好满足，甚至是不成立的。但这种简化的贝叶斯分类器在许多实际应用中还是得到了较好的分类精度。训练模型的过程可以看作是对相关条件概率的计算，它可以用统计对应某一类别的特征的频率来估计。朴素贝叶斯最成功的一个应用是自然语言处理领域，自然语言处理

2018-04-09

1.1K0

机器学习十大常用算法小结

机器学习编程算法决策树

机器学习十大常用算法小结通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识，没有代码，没有复杂的理论推导，就是图解一下，知道这些算法是什么，它们是怎么应用的，例子主要是分类问题。每个算法都看了好几个视频，挑出讲的最清晰明了有趣的，便于科普。以后有时间再对单个算法做深入地解析。今天的算法如下：决策树随机森林算法逻辑回归 SVM 朴素贝叶斯 K最近邻算法 K均值算法 Adaboost 算法神经网络马尔可夫 1. 决策树根据一些 feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分

2018-04-09

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【机器学习笔记之一】深入浅出学习K-Means算法

机器学习编程算法数据挖掘

摘要：在数据挖掘中，K-Means算法是一种 cluster analysis 的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。在数据挖掘中，K-Means算法是一种cluster analysis的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。问题 K-Means算法主要解决的问题如下图所示。我们可以看到，在图的左边有一些点，我们用肉眼可以看出来有四个点群，但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢？于是就出现了我们的K-Means算法（W

2018-04-09

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【机器学习笔记之二】决策树的python实现

机器学习决策树 python 编程算法

本文结构：是什么？有什么算法？数学原理？编码实现算法？ ---- 1. 是什么？简单地理解，就是根据一些 feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为几类，再继续提问。

2018-04-09

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【机器学习笔记之三】CART 分类与回归树

机器学习数据结构

本文结构： CART算法有两步回归树的生成分类树的生成剪枝 ---- CART － Classification and Regression Trees 分类与回归树，是二叉树，可以用于分类，也可以用于回归问题，最先由 Breiman 等提出。分类树的输出是样本的类别，回归树的输出是一个实数。 ---- CART算法有两步：决策树生成和剪枝。决策树生成：递归地构建二叉决策树的过程，基于训练数据集生成决策树，生成的决策树要尽量大；自上而下从根开始建立节点，在每个节点处要选择一个最好的属性来分

2018-04-09

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神经网络算法

神经网络编程算法机器学习

我们在设计机器学习系统时，特别希望能够建立类似人脑的一种机制。神经网络就是其中一种。但是考虑到实际情况，一般的神经网络（BP网络）不需要设计的那么复杂，不需要包含反馈和递归。人工智能的一大重要应用，

2018-04-08

1.1K0

回归与梯度下降法及实现原理

机器学习神经网络深度学习人工智能线性回归

回归与梯度下降回归在数学上来说是给定一个点集，能够用一条曲线去拟合之，如果这个曲线是一条直线，那就被称为线性回归，如果曲线是一条二次曲线，就被称为二次回归，回归还有很多的变种，如locally weighted回归，logistic回归，等等，这个将在后面去讲。用一个很简单的例子来说明回归，这个例子来自很多的地方，也在很多的open source的软件中看到，比如说weka。大概就是，做一个房屋价值的评估系统，一个房屋的价值来自很多地方，比如说面积、房间的数量（几室几厅）、地段、朝向等等，这些影响房屋

2018-04-08

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