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网络安全技术(1)信息安全概述
信息: 信息是对事物不确定性的度量,可用信息量来描述信息技术: 应用在信息加工和处理过程中的科学、技术与工程的训练方法和管理技巧及应用信息安全: 使信息资产远离风险的一切手段和方法。信息安全信息安全的...
2017-12-4 05:23:0 | 阅读: 16 |
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安全
机制
信息
攻击
数据
不平衡数据集的解决方案
文章讨论了不平衡分类问题的挑战及其解决方法。传统分类算法在处理不平衡数据时表现不佳,因为它们通常假设数据类分布平衡,并以降低错误率和提高精度为目标。然而,在实际应用中,如网络攻击识别和信用卡欺诈检测中,正负样本比例可能达到500:1甚至更高。这种情况下,传统算法可能无法有效识别少数类样本。 文章提出了一些处理不平衡分类问题的方法: 1. **数据层面**:通过重采样(包括过采样、欠采样和综合采样)调整数据分布。 2. **算法层面**:设计新的分类方法,如代价敏感学习器、单类学习器和集成方法。 3. **模型评估层面**:使用更合适的评估指标(如准确率、召回率、F1值、ROC曲线和AUC)来评估模型性能。 这些方法有助于提高在不平衡数据集上的分类性能,并为不同应用场景提供了灵活的选择。...
2017-9-11 03:43:0 | 阅读: 21 |
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数据
准确率
分类器
recall
frac
不平衡数据集的解决方案
众所周知,分类问题是数据挖掘领域的主要任务之一,并已经发展出了大量成熟且实用的分类算法。但需要注意到的是,这一类的传统分类算法,它们通常以数据类分布大致平衡为前提,并以降低分类错误率(ErrorRa...
2017-9-11 03:43:0 | 阅读: 17 |
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数据
准确率
分类器
recall
frac
梳理 | 聚类分析
这篇文章主要是梳理聚类分析的基本算法以及步骤,每个步骤除了给出数学公式之外,还会附上R语言实现代码。如果要跑以下的代码,你需要确保自己的电脑里安装有R环境以及这些包:cluster, NbClust...
2017-7-13 04:48:0 | 阅读: 15 |
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数据
观测
dist
中心点
frac
梳理 | 聚类分析
文章介绍了聚类分析的基本算法及其步骤,包括数据预处理(归一化与异常检测)、距离计算方法(如欧氏距离与曼哈顿距离)、常用算法(如K-means与层次聚类)以及结果可视化与验证,并提供了R语言实现代码。...
2017-7-13 04:48:0 | 阅读: 20 |
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数据
观测
dist
中心点
frac
梳理 | 数据清洗与特征处理流程
文章介绍了特征数据的选择与处理方法,包括特征获取(离线与在线)、清洗(归一化、离散化)、转换(二值化)及降维(PCA、LDA),并强调了特征监控的重要性。...
2017-7-11 03:47:0 | 阅读: 15 |
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模型
数据
取值
归一化
离散
梳理 | 数据清洗与特征处理流程
梳理哪些特征数据可能与目标相关方法:借鉴业务经验采用一些特征选择、特征分析等方法辅助选择对使用数据的可用性进行评估数据的获取维度例如获取用户id不难,但是获取用户年龄和性别较困难,因为用户注册或者购...
2017-7-11 03:47:0 | 阅读: 25 |
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