學習筆記(八):使用邏輯迴歸檢測JAVA溢位攻擊以及識別驗證碼
(1)檢測JAVA溢位攻擊
1.資料蒐集:載入ADFA-LD正常樣本資料,定義遍歷目錄下檔案的函式,從攻擊資料集中篩選和JAVA溢位攻擊相關的資料,原理同(四)
2.特徵化:與(四)一致,使用詞集模型
3.訓練樣本
logreg = linear_model.LogisticRegression(C=1e5)
4.效果驗證與(四)原理一致
(2)識別驗證碼
1.資料蒐集:使用MNIST,同(七:樸素貝葉斯識別驗證碼)
2.特徵化:同(七)
3.訓練模型:同(七)
4.效果驗證:同(七)
相關推薦
學習筆記(八):使用邏輯迴歸檢測JAVA溢位攻擊以及識別驗證碼
(1)檢測JAVA溢位攻擊 1.資料蒐集:載入ADFA-LD正常樣本資料,定義遍歷目錄下檔案的函式,從攻擊資料集中篩選和JAVA溢位攻擊相關的資料,原理同(四) 2.特徵化:與(四)一致,使用詞集模型 3.訓練樣本 logreg = linear_model.LogisticRegr
《機器學習》學習筆記(一):線性迴歸、邏輯迴歸
本筆記主要記錄學習《機器學習》的總結體會。如有理解不到位的地方,歡迎大家指出,我會努力改正。 在學習《機器學習》時,我主要是通過Andrew Ng教授在mooc上提供的《Machine Learning》課程,不得不說Andrew Ng老師在講授這門課程時,
EF學習筆記(八):更新關聯數據
tro rop es2017 net sage red ida string entity 學習筆記主目錄鏈接:ASP.NET MVC5 及 EF6 學習筆記 - (目錄整理) 上一篇鏈接:EF學習筆記(七):讀取關聯數據 本篇原文鏈接:Updating Related D
java學習筆記(八):繼承
this關鍵字 log implement java學習 方式 show 使用 類型 多繼承 繼承 子類擁有父類非private的屬性,方法。 子類可以擁有自己的屬性和方法,即子類可以對父類進行擴展。 子類可以用自己的方式實現父類的方法。 Java的繼承
Java框架spring Boot學習筆記(八):Spring相關概念
擴展 靜態 輕量級 想要 spring配置 核心 使用 oot 調用方法 Spring是開源、輕量級、一站式框架。 Spring核心主要兩部分 aop:面向切面編程,擴展功能不是修改源代碼實現 ioc:控制反轉,比如一個類,在類裏面有方法(不是靜態的方法),想要調用類
javaweb學習筆記(八):JavaScript(1)
目錄 1.javascript 1.1 js的引入方式 1.2 ECMAScript基礎 1.2.1語法 1.2.2資料型別 1.2.3 運算子 1.3 ECMA物件 1.3.1 Function物件 1.3.2Number物件 1.3.3 String物
機器學習筆記(八):PCA降維演算法
1 - PCA概述 主成份分析,簡稱為PCA,是一種非監督學習演算法,經常被用來進行 資料降維 有損資料壓縮 特徵抽取 資料視覺化 2 - PCA原理詳解 通過計算資料矩陣的協方差矩陣,然後得到協方差矩陣的特徵值特徵向量,選擇特
微信小程式——學習筆記(二):邏輯層(1)
邏輯層將資料進行處理後傳送給檢視層,同時接受檢視層的事件反饋。 用App()函式註冊一個小程式。 當小程式初始化完成時,會觸發 onLaunch(全域性只觸發一次) 當小程式啟動,或從後臺進入前臺顯示,會觸發 onShow 當小程式從前臺進入後臺,會觸發 onHide 當小程式發生指令碼錯
機器學習筆記(三):線性迴歸大解剖(原理部分)
進入機器學習,線性迴歸自然就是一道開胃菜。雖說簡單,但對於入門來說還是有些難度的。程式碼部分見下一篇,程式碼對於程式設計師還是能能夠幫助理解那些公式的。 (本文用的一些課件來自唐宇迪的機器學習,大家可以取網易雲課堂看他的視訊,很棒) 1.線性迴歸的一些要點 先說
機器學習筆記(三):線性迴歸大解剖(程式碼部分)
這裡,讓我手把手教你如何用邏輯迴歸分析資料 根據學生分數預測是否錄取: #必備3個庫 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 讓我們讀入資料: import
javaweb學習筆記(八):JavaScript(2)
目錄 1.BOM 2. DOM 1.BOM 1.1window物件 一般來說,Window 物件的方法都是對瀏覽器視窗或框架進行某種操作。而alert()方法、confir
圖解演算法學習筆記(八):貪婪演算法
本章內容: 學習如何處理沒有快速演算法的問題(NP完全問題)。 學習近似演算法,使用它們找到NP問題的近似解。 學習貪婪策略。 (1)揹包問題 假設你是個貪婪的小偷,揹著可裝35磅重東西的揹包,在商場伺機盜竊各種可裝入揹包的商品。你力圖往揹包中裝入價值最高的商品,你會
機器學習筆記(八):強化學習
前面我們介紹的機器學習演算法都屬於人工餵給機器資料,然後機器從這些資料中學得模型。而我們人類的學習過程並不是這樣,人類通過自身的感官感知環境,而後從環境中獲得經驗、知識,因此單純地依靠前面所介紹的方法並不能實現通用人工智慧。那麼有沒有辦法使得機器也能自動地不斷從周圍環境中獲得經驗或‘知識’呢?阿蘭。
pytorch學習筆記(八):PytTorch視覺化工具 visdom
Visdom PyTorch視覺化工具 本文翻譯的時候把 略去了 Torch部分。 專案地址 一個靈活的視覺化工具,可用來對於 實時,富資料的 建立,組織和共享。支援Torch和Numpy。 總覽基本概念Setup啟動視覺化介面總結 總覽 Visdom目的是促
各種音視訊編解碼學習詳解之 編解碼學習筆記(八):Real系列
最近在研究音視訊編解碼這一塊兒,看到@bitbit大神寫的【各種音視訊編解碼學習詳解】這篇文章,非常感謝,佩服的五體投地。奈何大神這邊文章太長,在這裡我把它分解成很多小的篇幅,方便閱讀。大神部落格傳送門:https://www.cnblogs.com/skyo
Cesium學習筆記(八):Demo學習(差值器)
這個Demo是官方Demo中的Interpolation(差值器),不過我更喜歡叫它轉圈的飛機o( ̄ε ̄*) 這個Demo看上去就是一個飛機在繞著一個圈在飛,你可以通過切換差值器看效果 話說這個Demo困擾了我好久,我一直以為這個飛機飛行是自己畫出來
tensorflow學習筆記(八):dropout
我們都知道dropout對於防止過擬合效果不錯 dropout一般用在全連線的部分,卷積部分一般不會用到dropout,輸出曾也不會使用dropout,適用範圍[輸入,輸出) tf.nn.drop
Spring4學習筆記(八):通過註解的方式配置bean和@Autowired 自動裝配
在 classpath 中掃描元件 元件掃描(component scanning): Spring 能夠從 classpath 下自動掃描, 偵測和例項化具有特定註解的元件. 特定元件包括:
機器學習方法(五):邏輯迴歸Logistic Regression,Softmax Regression
歡迎轉載,轉載請註明:本文出自Bin的專欄blog.csdn.net/xbinworld。 技術交流QQ群:433250724,歡迎對演算法、技術、應用感興趣的同學加入。 前面介紹過線性迴歸的基本知識,線性迴歸因為它的簡單,易用,且可以求出閉合解,被廣泛地
機器學習演算法(一):邏輯迴歸模型(Logistic Regression, LR)
轉自:https://blog.csdn.net/weixin_39910711/article/details/81607386 線性分類器:模型是引數的線性函式,分類平面是(超)平面;非線性分類器:模型分介面可以是曲面或者超平面的組合。 典型的線性分類器有感知機,LDA,邏輯斯特迴歸,SVM