整理自Adrew Ng 的 machine learning课程week3 目录： 二分类问题 模型表示 decision boundary 损失函数 多分类问题 过拟合问题和正则化 什么是过拟合 如何解决过拟合 正则化方法 模型表示 decision boundary 什么是过拟合 如何解决过拟合 ...
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2018-04-09 17:13:59
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kali漏洞分析之数据库评估（一）（二） web层与数据库连接的漏洞在安全测试中并不少见，owasp曾经的top之首sql注入漏洞。 数据库评估软件 1.bbqsql 是一个pyth编写的盲注工具，当检测可疑的注入漏洞时会很有用。同时bbqsql是一个半自动工具，允许客户自定义参数。 2.dbpwa ...
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2018-04-08 00:18:29
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软件raid：只能通过Linux系统本身来查看cat /proc/mdstat可以看到raid级别，状态等信息。硬件raid： 最佳的办法是通过已安装的raid厂商的管理工具来查看，有cmdline，也有图形界面。如Adaptec公司的硬件卡就可以通过下面的命令进行查看：# /usr/dpt/rai ...
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2018-04-07 20:01:10
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本方式是使用外部邮箱账号发送报警邮件到指定邮箱。 好处是：此邮箱账号既能发送邮件，也能接收邮件，而且避免被当做垃圾邮件。 一、zabbix-server端安装mailx服务 注意：为防止中文乱码和发送内容变成附件，需要安装dos2unix 二、配置外部邮箱 添加如下内容： 发送测试邮件 echo后边 ...
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2018-04-02 20:10:37
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上课好不容易听懂了，赶紧整理一下，不然以我的记性估计明天就要忘干净了QWQ 题目 一个用户所有邮件分为两类：$A_1$代表垃圾邮件， $A_2$代表非垃圾邮件 根据经验，$P(A_1) = 0.7$， $P(A_2) = 0.3$。 令$B$表示邮件包含“免费”这一关键词，由历史邮件得知， $P(B ...
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2018-03-29 00:08:48
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精确率 精确率 指标尝试回答以下问题： 精确率的定义如下： $$\text{Precision} = \frac{TP}{TP+FP}$$ 注意：如果模型的预测结果中没有假正例，则模型的精确率为 1.0。 让我们来计算一下上一部分中用于分析肿瘤的机器学习模型的精确率： 真正例 (TP)：1 假正例 ...
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2018-03-25 12:03:04
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逻辑回归返回的是概率。您可以“原样”使用返回的概率（例如，用户点击此广告的概率为 0.00023），也可以将返回的概率转换成二元值（例如，这封电子邮件是垃圾邮件）。 如果某个逻辑回归模型对某封电子邮件进行预测时返回的概率为 0.9995，则表示该模型预测这封邮件非常可能是垃圾邮件。相反，在同一个逻辑 ...
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2018-03-25 11:57:52
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1.安装发送邮件工具mailx 2.自定义使用163邮箱为默认发件人（避免被当作垃圾邮件） 注意：163邮箱需要开启一个授权密码，在非163专用客户端登陆都要使用授权密码登陆。（蛋疼的且多此一举的安全机制） 测试一下邮件 3.发送成功了就可以设置脚本进行邮件报警了 为什么我们会在这个路径下面创建这个 ...
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2018-03-18 10:29:16
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机器学习，如今最令人振奋的计算机领域之一。看看那些大公司，Google、Facebook、Apple、Amazon早已展开了一场关于机器学习的军备竞赛。从手机上的语音助手、垃圾邮件过滤到逛淘宝时的物品推荐，无一不用到机器学习技术。 如果你对机器学习感兴趣，甚至是想从事相关职业，那么这本书非常适合作... ...
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2018-03-12 00:00:24
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本文内容摘自 谷歌机器学习免费课程MLCC： https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/ 什么是（监督式）机器学习？简单来说，它的定义如下： 机器学习系统通过学习如何组合输入信息来对从未见过的数据做出有用的预测。 下面我们 ...
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2018-03-02 18:50:15
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