java7 hashmap源码 电商用户行为分析大数据平台 项目介绍 1.基于Spark开发的平台 2.需要有spark基础 3.有很多高级知识和设计模式 4.电商用户行为分析大数据平台（项目名称） 5.访问行为，购物行为，广告点击行为，对这些行为进行分析，使用大数据技术来帮助公司提升业绩。 6.主要的功能模块有用户session分析，页面单跳转化率统计，热门商品离线统计，广告流量实时统计等4个业务模块。 7.所使用的知识点是spark core，spark SQL，spark streaming等三个技术框架。 8.主要是数据倾斜，线上故障，性能调优，troubleshooting等经验。 9.使用模拟数据,希望达到的效果。 10.需求分析，方案设计，数据设计，编码实现，测试以及性能调优等环节。 模块简介 1、用户访问session分析：该模块主要是对用户访问session进行统计分析，包括session的聚合指标计算、按时间比例随机抽取session、获取每天点击、下单和购买排名前10的品类、并获取top10品类的点击量排名前10的session。该模块可以让产品经理、数据分析师以

入侵检测SVM 入侵检测算法-SVM和增强型SVM 作者 釜山国立大学金东敏 描述 这是一个通过使用svm和增强型svm检测网络入侵的python项目。 参考文献 [1]姚J.，赵S.，和范L.（2006年7月）。 用于入侵检测的增强型支持向量机模型。 在粗糙集和知识技术国际会议上（第538-543页）。 施普林格，柏林，海德堡。

timeseries-lstm-keras：基于Jason Brownlee教程，在Keras中使用LSTM递归神经网络在Python中进行时间序列预测

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论文部分翻译

学习PYTHON数据分析资料。数据科学速查表之Scikit-Learn

在智能手机上使用递归神经网络（RNN），LSTM和Tensorflow进行人类活动识别 这是我硕士课程的项目，其中涉及使用无线传感器数据挖掘实验室（WISDM）的数据集为端到端系统构建机器学习模型，以使用智能手机加速度计，Tensorflow框架，递归神经网络预测人类的基本活动网络和多个长期短期存储单元（LSTM）堆栈，用于构建具有隐藏单元的深度网络。 训练模型后，将其保存并导出到android应用程序，并使用模型作为概念验证和UI界面进行预测，以使用文本语音API讲出结果。 处理： 清理并合并数据 根据模型要求，通过将每个序列活动的固定长度序列（200个）作为训练数据来进行数据预处理，以最大程度地提高模型的效率。 将数据分为训练（80％）和测试（20％）集。 通过堆叠带有2个完全连接的RNN的多层LSTM内存单元（这将解决消失的梯度问题）来构建一个深层网络。 使用Tensorflow框架构建整个模型，并创建占位符以供模型在端到端系统中访问。 创建最小化损失的损失函数，我们使用最小二乘误差（LSE）或L2范数，因为它将通过一个解决方案提供稳定的解决方案。 在整个训练期间，

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow pdf最新版本

步态数据上的预测建模：使用LSTM将预测模型应用于时序步态数据的实验的最终结果和Python代码。 “重采样和时代测试”显示了一次优化模型参数两次的第一次迭代的结果。 “批次大小和神经元测试”显示第二次测试的结果，优化了其余两个参数

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