CICIDS2017数据集包含良性和最新的常见攻击，与真实的现实世界数据（PCAPs）相类似。它还包括使用CICFlowMeter进行网络流量分析的结果，并根据时间戳、源和目的IP、源和目的端口、协议和攻击来标记流量（CSV文件）。此外，还提供了提取的特征定义。 生成真实的背景流量是我们建立这个数据集的首要任务。我们使用了我们提出的B-Profile系统（Sharafaldin, et al. 2016）来描述人类互动的抽象行为并生成自然的良性背景流量。对于这个数据集，我们建立了基于HTTP、HTTPS、FTP、SSH和电子邮件协议的25个用户的抽象行为。Friday-WorkingHours-Afternoon-DDos.pcap_ISCX.csv 2023-02-28 73.55MB Wednesday-workingHours.pcap_ISCX.csv 2023-02-28 214.74MB Friday-WorkingHours-Afternoon-PortScan.pcap_ISCX.csv 2023-02-28 73.34MB Friday-WorkingHours-Mo

python数据分析,因为股票价格的影响因素太多，通过k线数据预测未来的价格变化基本不可行，只有当天之内的数据还有一定的关联，故feature与target都选择的是当天的数据。 加载数据 为了加快数据的处理速度，提前将mariadb数据库中的数据查询出来，保存成feather格式的数据，以提高加载数据的速度。 经过处理，不同股票的数据保存在了不同的文件中，列名还保持着数据库中的字段名。我选择了股票代码为sh600010的这只股票作为数据分析的数据来源。预测出来的结果与真实值变化趋势相近，说明线性回归模型在一定程度上能够解释收盘价与选取的feature之间的关系

高速公路交通车辆视频数据集，用于机器学习等

1. Matlab实现粒子群优化算法优化BP神经网络的数据回归预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出，数据回归预测 3. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本

基于python机器学习的全国气象数据采集预测可视化系统 毕业设计 预测模型+爬虫（包含文档+源码+部署教程） 系统功能主要包括数据采集功能、数据可视化功能、数据预测功能、用户登录与注册功能、数据管理功能。其中数据采集功能包含全国实时天气数据采集和上海历史天气数据采集。数据可视化功能包含全国综合天气数据可视化、全国各城市天气数据可视化以及上海历史天气数据可视化。数据预测功能指的是气象分析预测；数据管理指的是多维度的数据管理，包含用户数据、公告数据、全国气象数据管理等。 该系统可以自动地从中国天气网获取实时天气数据，并将数据清洗、存储在MYSQL数据库中。同时，通过ECharts技术实现数据可视化，在大屏幕上实现了全国综合天气数据可视化，以及全国各城市和上海历史天气数据的可视化。其次，系统还实现了机器学习预测天气模型构建与训练，使用scikit-learn、pandas、numpy等工具实现多元线性回归模型。预测模型可以对天气趋势进行分析，提供预测结果。此外，该系统还实现了用户登录和注册功能，以及数据管理模块，用于管理用户数据、公告数据、全国天气数据和上海历史气象数据。

包含1000+张数字图片及标签，已划分为训练集、验证集和测试集，可直接用于yolo训练

KDD99入侵检测数据为网络上注明的 训练数据集合，数据特征共计41种特征，41种特征分为4个大类。本算法基于微软的LightGBM实现，实现简练。包括了从数据处理到训练模块到预测的全过程，准确率极高

机器学习知识点详细介绍

python 人工智能 机器学习 参考题

机器学习优秀教程