论文 有关用机器学习算法进行恶意代码检测。分别针对静态、动态这 2 种分析 模式下的检测方案进行了讨论，涵盖了恶意代码样本采集、特征提取与选择、机器学习算法分类模型的建立等要点。对机器学习算法下恶意代码检测的未来工作与挑战进行了梳理。为下一代恶意代码检测技术的设计 和优化提供了重要的参考

该附件提供了机器学习中的一些经典算法，包括分类、聚类、关联规则挖掘等。使用python实现，对初学者比较有用。

其使用量子信息中的 冯 诺 依 曼 熵，来 替 换 经 典 信 息 中的香农熵，通过计算其期望值，进而计算特征值． ３．２．４　量子神经网络 人工神经网络是一种仿生计算模型，通过模拟 生物神经网络的结构和功能而得名［８２］．人工神经网 络也是一种非线性的数据建模工具．该模型由大量 节点构成，这些节点也称为神经元．层与层之间神经 元根据不同的权重相连接，形成网状结构的模型，每 层的神经元都含有一个激活函数．网络的第一层为 输入层，最后一层为输出层，中间层为隐含层． 如图７所示，该图为神经网络的一部分，是第ｉ 层节点到第ｉ＋１层第ｊ个节点的连接示意图，网络 中其他点的连接情况类似．图７中左侧节点｛ｘｉｊ｝ ｎ ｊ＝１ 为第ｉ层的神经 元，它 们 通 过 权 重｛ｗｉｋｊ｝ ｎ ｋ＝１与ｉ＋１ 层的第ｊ个节点相连，且ｘｉ＋１ｊ ＝∑ ｎ ｋ＝１ ｗｉｋｊｘ ｉ ｋ．ｆ为激活 函数，通 常 为 非 线 性 函 数，例 如 常 见 的Ｓｉｇｍｏｉｄ函 数．图７的输出函数可表示为式（２８）． ｘｉ＋１ｊ ＝ｆ（ｗｉｊｘ ｉ＋ｂ） （２８） 图７　神经网络示意图 神经网络的训练过程是，将特征向量输入网络， 根据网络 处 理 后 的 输 出 结 果，优 化 以 网 络 权 重 为 参数的损失函数．其 目 的 是，经 过 训 练 网 络 输 出 结 果与标签 的 误 差 最 小．神 经 网 络 常 使 用 反 向 传 播 （Ｂａｃｋｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ，ＢＰ）算 法 进 行 训 练．该 方 法 主 要 包含两个阶 段：（１）前 向 传 播．根 据 式（２８）计 算 规 则，由输入层向输出层逐层计 算；（２）反 向 传 播．计 算输出层与标签的误差，对损失函数使用梯度下降 进行最优化，从输出层向输入层反向更新网络中各 层权值．每一个训练样本均进行一次向前计算和反 向更新的操作，最终至网络收敛． 相关研究指出，人脑的信息处理过程与量子效 应相关，并且生物神经网络的动力学特征与量子系 统的动力学特征相似，故产生了量子理论与生物神 经网络相结合的研究［８３］．Ｋａｋ于１９９５年，将神经网 络和量子计算的概念相结合，首次提出量子神经网 络计算［１０］．同 年，Ｍｅｎｎｅｅｒ等 人 提 出 了 量 子 衍 生 神 经网络，传统神经网络需使用数据集对同一网络进 行训练，从而找到适合不同模式的网络参数．而他则 利用量子叠加性原理，对同一模式训练多个同构网 络，得到不同 模 式 对 应 的 同 构 网 络 的 量 子 叠 加［８４］． Ｂｅｈｒｍａｎ等人于１９９６年，首先从数学形式上提出了 量子点神经网络的概念［１１］．他们发现基于量子点的 时间演化模型能够完成神经网络中的前向或反向计 算，之后他们从不同方面对量子神经网络做了一系 列研究［８５－８８］．同年，Ｔｏｔｈ等人提出了量子细胞神 经 网络，其将网络中每个细胞视为一个量子系统，并使 ４５１ 计　　算　　机　　学　　报 ２０１８年

主要为大家详细介绍了Python机器学习算法之k均值聚类，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

机器学习 这些是我用一些数据集实现的一些流行的机器学习算法。 其中包括线性回归（多变量）的实现，逻辑和线性回归的梯度下降，决策树，随机森林，朴素贝叶斯。 它们都是用python 3.5编写的。

多类感知器 多类感知器算法是一种用于将数据分类为一系列类之一的监督学习算法。 作为我项目的一部分，构建了以下实现，以构建特定于领域的自然语言问答算法（interview_qa），根据问题的内容将问题分类。 该算法的构建方式使其可以推广到任何用例，并在以下各节中详细说明了如何格式化数据。 它意味着易于使用和理解，而没有任何重大的性能问题。 为了获得更多好处，该模块还包含一些功能，以方便训练，构建和测试分类器，并提供有用的指标和统计数据来判断效果。 算法总结 像大多数感知器算法一样，该算法也基于神经元的生物学模型，并且它是激活的。 在普通感知器（二进制分类器）的情况下，数据被分解为一系列具有特定值的属性或特征。 当人工神经元接收该特征向量作为刺激时，将其乘以权重向量（点积），以计算特定数据点的激活值。 如果激活能量足够高，则神经元触发（数据符合分类标准）。 对于多类感知器，情况有所不同。

西电数据挖掘课程大作业，apriori搜索算法，使用python实现。 西电数据挖掘课程大作业，apriori搜索算法，使用python实现。

机器学习经典算法的C语言代码，比如：ID3算法 人脸识别源代码 K紧邻算法、人工神经网络

使用机器学习算法进行分析，以使用来自LendingClub的数据集识别信用卡风险。 概述 该分析的目的是了解如何利用Machine Learning统计算法基于提供的数据模式进行预测。 在这一挑战中，我们专注于使用来自P2P借贷服务公司LendingClub的免费数据集进行的监督学习，以评估和预测信用风险。 之所以将其称为“监督学习”，是因为数据包括标记的结果。 为了完成此分析，我们使用不同的Machine Learning技术来训练和评估不平衡类的数据。 LendingClub的数据集存在分类不平衡的问题，因为优质贷款的数量超过了风险贷款的数量。 为了平衡分类以进行更有意义的预测并提高准确性得分，我们需要采用各种Machine Learning算法来对数据进行重新采样。 这些算法包括RandomOverSampler ， SMOTE ， ClusterCentroids ， SMOTE

In fine art, especially painting, humans havemastered the skill to create unique visual experiences through composing a complex interplay between the con- tent and style of an image. Thus far the algorithmic basis of this process is unknown and there exists no artificial system with similar capabilities. How- ever, in other key areas of visual perception such as object and face recognition near-human performance was recently demonstrated by a class of biologically inspired vision models called Deep Neural Networks. Here we introduce an artificial system based on a Deep Neural Network that creates artistic images of high perceptual quality. The system uses neural representations to sepa- rate and recombine content and style of arbitrary images, providing a neural algorithm for the creation of artistic images. Moreover, in light of the strik- ing similarities between performance-optimised artificial neural networks and biological vision,our work offers a path forward to an algorithmic under- standing of how humans create and perceive artistic imagery.