1. ADFA-LD數據集簡介 ADFA-LD數據集是澳大利亞國防學院對外發布的一套主機級入侵檢測數據集合，包括Linux和Windows，是一個包含了入侵事件的系統調用syscall序列的數據集（以單個進程，一段時間窗口內的systemcall api為一組） ADFA-LD數據已經將各類 ...

前言 以下內容是個人學習之后的感悟，轉載請注明出處~ 簡介 　　在生活中，經常會遇到這樣一個對象集，有個別的對象是與大部分對象不一樣的，且前者是比較罕見的。我們通常 需要去發現它，這就用到了非監督學習的異常檢測算法，下面來舉一些異常檢測的應用 ...

　　物體檢測就是對數字圖像中一類特定的物體的位置進行自動檢測。基本的檢測框架有兩種： 　　一種是以滑動窗口為單位對圖像進行掃描，對掃描所得的每個子圖像提取特征，並用學習到的分類器來分類該特征並且判斷該子圖像是否為所檢測的特定物體。對象檢測的一個問題是，對象在圖片中的位置和尺度是未知的。算法被要求 ...

本文為博主原創文章，未經授權禁止轉載。 我再csdn也同步發布了本文，歡迎大家訪問 https://blog.csdn.net/umbrellalalalala/article/details/80249485 什么是梯度檢測 概述 實現神經網絡的反向傳播算法含有許多細節，在編程實現中 ...

　　　　目前機器學習可以說是百花齊放階段，不過如果要學習或者研究機器學習，進而用到生產環境，對平台，開發語言，機器學習庫的選擇就要費一番腦筋了。這里就我自己的機器學習經驗做一個建議，僅供參考。 　　　　首先，對於平台選擇的第一個問題是，你是要用於生產環境，也就是具體的產品中,還是僅僅是做研究學習 ...

機器學習——異常檢測 在生產生活中，由於設備的誤差或者人為操作失當，產品難免會出現錯誤。然后檢查錯誤對人來說又是一個十分瑣碎的事情。利用機器學習進行異常值檢測可以讓人類擺脫檢錯的煩惱。 檢測算法 1.選定容易出錯的\(n\)個特征\(\{x_1^{(i)},x_2^{(i ...

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基於手寫數字識別數據集的機器學習方法對比研究 摘要 研究意義：統計機器學習和深度學習都已被廣泛地應用。 主流研究方法：在相同的數據集上進行對比實驗。 前人研究存在的問題：在檢索范圍內，沒有發現統計學習方法與深度學習方法對比的工作。 我們的解決手段：本文在手寫數字識別數據集（MNIST ...