PTA中Shuffling Machine的中文版，非常简单的代码，新手练

构建智能反恶意软件系统：使用支持向量机进行恶意软件分类的深度学习方法 全文可在阅读。 抽象的 有效和高效地缓解恶意软件是信息安全社区的一项长期努力。 开发可以抵制以前未知的恶意软件的反恶意软件系统是一项可能使多个行业受益的多产活动。 我们设想了一个利用深度学习 (DL) 模型强大功能的智能反恶意软件系统。 使用此类模型可以通过数学概括来检测新发布的恶意软件。 也就是说，找到给定恶意软件x与其对应的恶意软件家族y 、 f : x → y 之间的关系。 为了实现这一壮举，我们使用了 Malimg 数据集 [ ]，其中包含从恶意软件二进制文件中处理的恶意软件图像，然后我们训练以下 DL 模型 1 来对每个恶意软件系列进行分类：CNN-SVM[ ]、GRU-SVM [ ]和MLP-SVM。 经验证据表明，GRU-SVM在DL模型中脱颖而出，其预测准确度约为84.92％。 这是有道理的，因为

一种基于无图的基于工具的欺诈检测工具箱 简介： UGFraud是一个无监督的基于图的欺诈检测工具箱，它集成了几种基于图的最新欺诈检测算法。 它可以应用于二部图（例如，用户-产品图），并且可以估计节点和边的可疑性。 可以在找到已实现的模型。 该工具箱结合了基于Markov随机场（MRF）的算法，基于密集块检测的算法和基于SVD的算法。 对于基于MRF的算法，用户仅需要图结构和节点的先前可疑分数作为输入。 对于其他算法，图结构是唯一的输入。 同时，我们有一个的，该实现了基于最新图神经网络的欺诈检测器。 我们欢迎您添加新的欺诈检测器并扩展工具箱的功能。 在中列出了一些计划的功能。 如果您在项目中使用工具箱，请引用以下和使用的： @inproceedings { dou2020robust , title = { Robust Spammer Detection by Nash R

我们利用Arduino和Nema 34电机的力量来使手动编织机自动化。

压缩包内含吴恩达老师《Machine Learning》课程第二周的编程作业ex1所需完成的四个m文件以及可选择完成的四个m文件。压缩包中所有编程作业均为本人独立完成，并尽量使用向量化计算，全部满分通过。

联合会 cvAUC R软件包提供了一种计算有效的方法，可以估计ROC曲线（AUC）估计值下交叉验证的面积的置信区间（或方差）。 在二元分类问题中， 通常用于评估预测模型的性能。 通常，它与相结合，以评估结果如何推广到一个独立的数据集。 为了评估交叉验证的AUC估计的质量，我们获得其方差的估计。 对于海量数据集，生成单个性能估计的过程在计算上可能会很昂贵。 另外，当使用复杂的预测方法时，即使在相对较小的数据集上对验证模型进行交叉验证的过程仍然需要大量的计算时间。 因此，在许多实际情况下，是方差估计的一种计算上难以处理的方法。 作为引导程序的替代方法，可以使用基于计算效率的的方法来获得交叉验证的AUC的方差估计。 该软件包的主要功能是ci.cvAUC和ci.pooled.cvAUC ，它们报告交叉验证的AUC并分别基于和影响曲线来计算交叉验证的AUC估计的置信区间。 使用基于影响曲线的置

经典波士顿房价数据集（txt版本），当时我因为网络原因无法用python下载，现在分享给大家，拿走不谢。

角色扮演游戏 ROGP是在模型中高斯过程的均值和协方差函数的工具。 它是为以下论文概述的工作而开发的： 另请参见我们在该项目上的。 如果您使用此工具，请引用我们的论文为： @misc{Wiebe2020robust, title={A robust approach to warped Gaussian process-constrained optimization}, author={Johannes Wiebe and Inês Cecílio and Jonathan Dunlop and Ruth Misener}, year={2020}, eprint={2006.08222}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={math.OC} } 安装 python -m

我们描述了如何在理论开发中使用机器学习 (ML) 方法。 与传统的因果推理方法相比，ML 方法对最能代表数据的底层模型的函数形式做出的先验假设要少得多。 鉴于此，研究人员可以使用此类方法来探索数据中可能导致归纳理论构建的新颖而稳健的模式。 ML 的优势包括对数据中新模式的可复制识别。 此外，ML 方法解决了学者提出的与战略和管理领域的实证研究规范相关的几个问题（例如“p-hacking”和混淆局部影响对全局影响）。 我们制定了一个分步路线图，说明如何使用四种 ML 方法（决策树、随机森林、K-最近邻和神经网络）来揭示可用于理论构建的数据模式。 我们还说明了相对于传统方法，ML 方法如何更好地阐明交互和非线性效应。 总之，ML 方法可以作为现有归纳理论创建方法（例如多案例归纳研究）和传统因果推理方法的补充工具。

Bishop - Pattern Recognition And Machine Learning - Springer 2006