監督學習——朴素貝葉斯分類理論與實踐
對於給定的訓練數據，首先基於特征條件獨立假設學習輸入/輸出的聯合概率分布，然后基於此模型，對給定的輸入x，利用貝葉斯定理求出后驗概率最大的輸出y。 條件概率： 條件概率應該比較熟悉，P(A|B) 表示事件B已經發生的條件下，事件A發生的概率。計算公式如下： 貝葉斯定理 ...
原文：darktrace 亮點是使用的無監督學習（貝葉斯網絡、聚類、遞歸貝葉斯估計）發現未知威脅——使用無人監督 機器學習反而允許系統發現罕見的和以前看不見的威脅，這些威脅本身並不依賴 不完善的訓練數據集。 學習正常數據，發現異常！
先說說他們的產品：企業免疫系統 基於異常發現來識別威脅 可以看到是面向企業內部安全的 優點整個網絡拓撲的三維可視化企業威脅級別的實時全局概述智能地聚類異常泛頻譜觀測 高階網絡拓撲 特定群集，子網和主機事件可搜索的日志和事件重播歷史數據設備和外部IP的整體行為的簡明摘要專為業務主管和安全分析師設計 的能見度 企業免疫系統是世界上最先進的網絡防御機器學習技術。受到人體免疫系統自我學習智能的啟發，這種新 ...
2018-10-19 18:26 11 1002 推薦指數：
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