(Isolation Forest无监督)这个算法是随机森林的推广。 iTree树构造：随机选一个属性，再随机选该特征的一个值，对样本进行二叉划分，重复以上操作。 iTree构建好了后，就可以对数据进行预测啦，预测的过程就是把测试记录在iTree上走一下，看测试记录落在哪个叶子节点。iTree能有效 ...
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2019-06-04 17:50:57
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LSTM特性, CNN特性, 损失函数, paper, 项目 ...软件 激活函数: -> sigmod: 硬饱和性, y(0,1), 斜率趋于0;-> tanh: 软饱和性, y(-1,1), 虽然输出均值为0， 可以更快收敛, 但斜率依然会趋于0;-> relu: 当x<0时, 存在硬饱和, y ...
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2019-06-03 14:05:10
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3月22日，在华为中国生态伙伴大会上，华为云全球首发商用级容器多云和混合云解决方案，为用户提供容器集群及云原生应用的跨云管理能力，解决云服务平台供应商锁定和单云场景的低可靠风险，让用户的选择更加灵活，云原生业务更加稳定可靠。华为云BUPaaS产品部总经理廖振钦现场发布MCP现场通过模拟网上购物过程中，某云上集群宕机的场景，完整的演示了从用户体验到服务异常检测、后台应用服务自动迁移的完整过程，让用户
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2019-03-26 10:44:40
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1，UI界面设计（精简设计），使用tk框架 功能说明：1，文本标记功能整合进程序中；2，联网的http API接口整合； 1，网络检查； 2，断网异常检测； 3，网络传数据、接数据；3，文本转语音的baidu-api接口整合 1，语速，取值0-9，默认为5中语速； 2，音调，取值0-9，默认为5中语 ...
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2019-03-05 09:36:05
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原文地址：http://www.cs.umn.edu/sites/cs.umn.edu/files/tech_reports/07 017.pdf 摘要 这篇文章对常见的异常检测算法进行了分类，在每一类中，给出了这一类问题的基本假设（什么是正常，什么是异常），针对该类问题的基础方法，以及对基础方法的 ...
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2018-12-31 15:49:23
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因为我主要研究的是通过监控系统调用进而判断系统是否异常，所以最近在整理关于系统异常检测可用的数据集。目前搜集到的数据集主要有UNM，ADFA等。 (一)UNM Dataset UNM数据集是新墨西哥大学为了研究入侵免疫系统而采集的数据集。该网站的主页是这样的： 下载的地址是：https://www. ...
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2018-11-25 20:29:49
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1. 机器学习在网络入侵检测中的应用 2017 络入侵检测方法分为异常检测和误用检测 异常检测首先构建一个正常模型，不符合该模型的访问均被定义为人侵。 相反误用检测根据不可接受的行为建立一个入侵模型，符合该模型的访问均为人侵。 传统缺点 系统占用资源过多，对未知的网络监测能力不佳；异常检测的误报率高 ...
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2018-11-24 22:23:02
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1 密度估计 给定数据集 x(1),x(2),..,x(m)，我们假使数据集是正常的，我们希望知道新的数据 x(test)是不是异常 的，就是对数据x(test)进行异常检测。 图中红色部分为给定的数据集，绿色部分为测试数据，其中蓝色圈内表示测试数据检测为正常的，且越靠近圈内，数据正常的概率越大。圈 ...
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2018-11-23 12:35:14
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对基于深度神经网络的Auto Encoder用于异常检测的一些思考 from：https://my.oschina.net/u/1778239/blog/1861724 一、前言 现实中，大部分数据都是无标签的，人和动物多数情况下都是通过无监督学习获取概念，故而无监督学习拥有广阔的业务场景。举几个场 ...
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2018-11-14 14:30:20
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import pandas as pdimport numpy as npfrom pandas import Seriesfrom pandas import DataFrameimport matplotlib.pyplot as pltdf = pd.read_csv(r'indicator. ...
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2018-11-05 20:49:32
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