原文:【新人賽】阿里雲惡意程序檢測 -- 實踐記錄10.20 - 數據預處理 / 訓練數據分析 / TF-IDF模型調參

Colab連接與數據預處理 Colab連接方法見上一篇博客 數據預處理: 訓練數據分析 查看行列索引 Index file id , label , api , tid , index , dtype object RangeIndex start , stop , step 文件label統計: 結果如下,可見訓練數據中除了正常文件外,感染型病毒是最多的。 . . . . . . . . Nam ...

2019-10-20 15:58 0 342 推薦指數:

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新人阿里惡意程序檢測 -- 實踐記錄10.13 - Google Colab連接 / 數據簡單查看 / 模型訓練

1. 比賽介紹 比賽地址:阿里惡意程序檢測新人 這個比賽和已結束的第三屆阿里雲安全算法挑戰題類似,是一個開放的長期。 2. 前期准備 因為訓練數據量比較大,本地CPU跑不起來,所以決定用Google的Colaboratory來跑,期間也遇到了幾個坑。 首先是文件上傳比較慢,幾個 ...

Sat Oct 12 17:47:00 CST 2019 0 393
阿里新人惡意程序檢測-項目實踐總結

1. 比賽信息 比賽地址:阿里惡意程序檢測新人 比賽介紹:使用自然語言處理的方法對惡意程序的行為(API調用序列)進行分析,實現對惡意程序鑒別及分類。 2. 我的主要工作 1)數據預處理:格式轉換csv->txt->pkl,根據fileid分組數據,排序后生成api序列,用於 ...

Thu Feb 20 20:31:00 CST 2020 0 925
TF-IDF模型

TF-IDF模型 1. 理論基礎   由於數據挖掘所有數據都要以數字形式存在,而文本是以字符串形式存在。所以進行文本挖掘時需要先對字符串進行數字化,從而能夠進行計算。TF-IDF就是這樣一種技術,能夠將字符串轉換為數字,從而能夠進行數據計算。   TF-IDF(term ...

Sat Aug 26 00:42:00 CST 2017 0 2034
Python實驗五:Pandas數據分析數據預處理

任務一:對用戶信心更新表和登陸信息表進行長寬轉換 需求說明:通過對數據的描述性統計、以及時間數據信息提取,分組聚合操作已經獲得了相當多的信息,但用戶信息更新表和登錄信息表是長表,而主表是寬表,需要通過長寬表轉換將數據合並在一張以用戶編號為主鍵的表內。 任務二:插補用戶用電量數據缺失值 需求 ...

Fri Jul 02 04:42:00 CST 2021 0 183
EEGLAB數據分析預處理與后續處理

來源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_13171a73d0102v4zx.html 數據預處理主要包括數據導入、電極定位、電極返回、濾波、去除偽跡、重建參考、分段、疊加平均等步驟。只有經過預處理數據,才能進行特征值提取以進一步進行方差分析等操作。EEGLAB對數據處理 ...

Tue Oct 11 00:50:00 CST 2016 0 2523
文本挖掘預處理TF-IDF

    在文本挖掘預處理之向量化與Hash Trick中我們講到在文本挖掘的預處理中,向量化之后一般都伴隨着TF-IDF處理,那么什么是TF-IDF,為什么一般我們要加這一步預處理呢?這里就對TF-IDF的原理做一個總結。 1. 文本向量化特征的不足     在將文本分詞並向量化后 ...

Tue Apr 11 22:58:00 CST 2017 33 57623
文本預處理和計算TF-IDF

計算文檔的TF-IDF值 參考鏈接: 英文文本挖掘預處理流程總結,文本挖掘預處理之向量化,文本挖掘預處理TF-IDF 1.TF-IDF TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency, 詞頻-逆文件頻率)。 是一種用於資訊檢索與資訊 ...

Mon Apr 16 01:24:00 CST 2018 0 1077
 
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