机器学习算法： AdaBoost 详解
1. 集成学习概述1.1. 定义集成学习（Ensemble learning）就是将若干个弱分类器通过一定的策略组合之后产生一个强分类器。弱分类器（Weak Classifier）指的就是那些分类准确率只比随机猜测略好一点的分类器，而强分类器（Strong Classifier）的分类准确率会高很多。这里的"强"&"弱"是相对的。某些书中也会把弱分类器称为“基分类器”。目前集成学习算法的....
机器学习经典算法：决策树
1. 概述决策树是用于分类和回归的工具，它将数据特征值拆分为决策节点处的分支（例如，如果特征是一种颜色，则每种可能的颜色都会成为一个新分支），直到做出最终决策输出。一般来说，决策树只是一个嵌套 if-else 条件的结构。在数学上，决策树使用平行于任何一个轴的超平面将坐标系切割成超长方体。树形结构2. 构建过程包括：特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝特征选择标准：希望决策树的分支节点所包含的样....
基于机器学习knn算法的手写拼音识别
简单介绍一下knn算法 KNN算法，也叫K最近邻算法。功能是分类。算法逻辑非常简单，说直白点就是：先找到跟你最近的k个邻居(假设k=5)，再看你的邻居给哪个类别投票(即邻居的标签)，少数服从多数，得票最多的结果就是你的类别。 在这个算法中最关键的三点：k值 ：选择距离最近的k个邻居。 距离计算：计算距离的方法有欧式距离和曼哈顿距离，本文采用欧式距离，即先求差值的平方和，再开根号...
基于机器学习算法APT 检测
项目环境概述以机器学习的方式，可以通过多种模型对 APT 组织所使用的恶意代码进行训练学习，同时由于训练的多样化，检测效果也会比家好。本项目采用的随机森林以及不同采样策略进行模型训练。详细设计见md文件。1.系统描述本系统主要是针对大量APT恶意代码进行学习，通过学习后从而对更多的APT恶意代码能够检测分类。2.系统功能对APT组织所使用的恶意代码进行动态分析，提取动态分析结果中的关键特征，使用....
机器学习算法竞赛实战--3，数据探索
数据挖掘是竞赛的核心模块之一，贯彻竞赛始终也是很多竞赛胜利的关键那么数据探索又是什么呢？可以解决哪些问题？首先应该明确3点，即如何确保自己准备好竞赛使用的算法模型如何为数据集选择最合适的算法如何定义可用于算法模型的特征变量数据探索可以帮助回答以上这3点，并能够保证竞赛的最佳结果，它是一种总结，可视化和熟悉数据集中重要特征的方法。数据探索有利于我们发现数据的一些特征，数据之间的关联性有助于后续的特....
机器学习算法竞赛实战--2，问题建模
当参赛者拿到竞赛题目的时候，首先应该考虑的事情就是问题建模，同时完成基线模型的管道搭建，从而能够第一时间获得结果上的反馈帮助后续工作的进行，此外，竞赛的存在都依赖于真实的业务场景和复杂的数据参赛者通常对此会有很多想法，但是线上的提交结果验证的次数往往有限因此合理的切分训练集和验证集以及构建可信的线下验证就变得十分重要。这也是保障模型具有泛化性的基础。竞赛中的问题建模主要可以分为赛题理解，样本选择....
机器学习算法竞赛实战--1，初见竞赛
之所以强烈推荐用竞赛作为积极学习适当的重要方式是因为他实在是一个快速入门，积极学习的极佳方式，对于初学者来说，他们的水平并不足以支撑他们直接进到企业接触实际的应用场景，而从书里得来的知识终究有些浅薄。在时代的洪流之下，各行各业都在寻求生存之道利用先进的技术完成转型则是一个很好的办法，有些企业就开始寻求人工智能的助力开始向社会征求优秀的算法解决方案，此外，在学术领域的研究者们也渴望获得企业的场景和....
机器学习：K-means算法基本原理及其变种
一、K-means原理1.1、K-means起源美1967年，James MacQueen在他的论文《用于多变量观测分类和分析的一些方法》中首次提出 “K-means”这一术语。1957年，贝尔实验室也将标准算法用于脉冲编码调制技术。1965年，E.W. Forgy发表了本质上相同的算法——Lloyd-Forgy算法，所以这一算法有时也被称为Lloyd-Forgy算法。更高效的版本则被Harti....
机器学习测试笔记（21）——朴素贝叶斯算法
1.朴素贝叶斯概率统计概念1.1数学公式 P(B|A)· P(A) P(A|B) = —————————— ...
机器学习算法：随机森林
在经典机器学习中，随机森林一直是一种灵丹妙药类型的模型。该模型很棒有几个原因：与许多其他算法相比，需要较少的数据预处理，因此易于设置充当分类或回归模型不太容易过度拟合可以轻松计算特征重要性在本文中，我想更好地理解构成随机森林的组件。为实现这一点，我将把随机森林解构为最基本的组成部分，并解释每个计算级别中发生的事情。到最后，我们将对随机森林的工作原理以及如何更直观地使用它们有更深入的了解。我们将使....
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