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Boruta 和 SHAP :不同特征选择技术之间的比较以及如何选择

来源:DeepHub IMBA 本文约1800字,建议阅读5分钟 在这篇文章中,我们演示了正确执行特征选择的实用程序。 当我们执行一项监督任务时,我们面临的问题是在我们的机器学习管道中加入适当的特征选择。只需在网上搜索,我们就可以访问讨论特征选择过程的各种来源和内容。 总而言之,有不同的方法来进行特征选择。文献中最著名的是基于过滤器和基于包装器的技术。在基于过滤器的过程中,无监督算法或统计数据用于查询最重要的预测变量。在基于包装器的方法中,监督学习算法被迭代拟合以排除不太重要的特征。 通常,基于包装器的方法

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linux服务器木马后门检测

在服务器木马后门检测中rookit也是根据特征的,他们检查的都是某一些rk的看这个root或者一些其他的通用型root的,但我现在所使用的项目,它这个UK的可能比较小众,所以没有被检测出来。那这个是 check rookit。我们来看一下第二个工具,叫rookit hunter,这也是一个系统可以直接安装的工具。那安装完毕之后,执行这条命令就可以了,执行的过程我就不给大家讲了,你只要一路回车就可以了。重点是什么?重点是要会看结果。也就是说我们查询出如kite之后,那我怎么知道它是一个rookit?看这里边爆出来了,lookit。也就是说他做了一些这个隐藏,加入到内核里之后,看这都是挖点,说明已经被更改了,那这个时候就要去排查了,他是不是真的被更改了,或者说看一下是不是真的被替换了,那就需要去排查一下了。

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