监督学习——朴素贝叶斯分类理论与实践
对于给定的训练数据，首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布，然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。 条件概率： 条件概率应该比较熟悉，P(A|B) 表示事件B已经发生的条件下，事件A发生的概率。计算公式如下： 贝叶斯定理 ...
原文：darktrace 亮点是使用的无监督学习（贝叶斯网络、聚类、递归贝叶斯估计）发现未知威胁——使用无人监督 机器学习反而允许系统发现罕见的和以前看不见的威胁，这些威胁本身并不依赖 不完善的训练数据集。 学习正常数据，发现异常！
先说说他们的产品：企业免疫系统 基于异常发现来识别威胁 可以看到是面向企业内部安全的 优点整个网络拓扑的三维可视化企业威胁级别的实时全局概述智能地聚类异常泛频谱观测 高阶网络拓扑 特定群集，子网和主机事件可搜索的日志和事件重播历史数据设备和外部IP的整体行为的简明摘要专为业务主管和安全分析师设计 的能见度 企业免疫系统是世界上最先进的网络防御机器学习技术。受到人体免疫系统自我学习智能的启发，这种新 ...
2018-10-19 18:26 11 1002 推荐指数：
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