project_SherLock:神探夏洛特vs莫里亚蒂-源码
项目-SherLock
Sherlock vs Moriarty：用于网络安全研究的智能手机数据集。
该项目将研究如何应用模拟回归来捕获Moriarty动作。 可以在<link break，Dave？>上找到数据，也可以在上找到2周的子集。
在文章中可以找到讨论该数据集的论文 。
安装
使用包管理器安装所需的库。
pip install -r requirements.txt
用法
该项目和小型分配的当前状态包括数据加载，示例EDA，然后进行伪线性回归建模和酸洗。 然后，一个独立的python脚本将运行腌制的模型。
在此项目目录中的命令行中，键入：
jupyter notebook
模型的拟合在Jupyter笔记本“ SherLock.ipynb”中进行。 将生成一个腌制的模型，并使用以下命令执行python脚本'test_pickled_model.py'进行仿造预测
py
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资源详情
[{"title":"（ 6 个子文件 60KB ） project_SherLock:神探夏洛特vs莫里亚蒂-源码","children":[{"title":"project_SherLock-main","children":[{"title":"anotherfile.py <span style='color:#111;'> 92B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"requirements.txt <span style='color:#111;'> 44B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 1.30KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"newdata.py <span style='color:#111;'> 96B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"test_pickled_model.py <span style='color:#111;'> 297B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"SherLock.ipynb <span style='color:#111;'> 153.49KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]
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