CIC-IDS-2017入侵检测数据集,包含以下8个CSV文件:可以用于机器学习的训练Friday-WorkingHours-Afternoon-DDos.pcap_ISCX.csvFriday-WorkingHours-Afternoon-PortScan.pcap_ISCX.csvFriday-WorkingHours-Morning.pcap_ISCX.csvMonday-WorkingHours.pcap_ISCX.csvThursday-WorkingHours-Afternoon-Infilteration.pcap_ISCX.csvThursday-WorkingHours-Morning-WebAttacks.pcap_ISCX.csvTuesday-WorkingHours.pcap_ISCX.csvWednesday-workingHours.pcap_ISCX.csv
2016/11/16 18:45:43 142.77MB 入侵检测 数据集 CSV格式
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ADMM算法是机器学习中比较广泛使用的约束成绩最优化方法。
本程序实现了ADMM求解优化成绩的代码。
2017/8/1 9:44:38 856B ADMM
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该书从数学和实际问题的角度出发,详细引见了线性回归、非线性最优化、正则化等知识,对于学习机器学习有较高的参考价值
2017/5/23 9:28:43 11.8MB 最优化
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码农转机器学习,logisticregression推导过程,有启发,0基础可看懂,用颜色标注的很清楚(修正前一个pdf成绩)
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机器学习实战的运用决策树预测隐形眼镜类型所用到的数据集。
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R言语应用于机器学习的相关典型应用的CSV文件,学习机器学习的朋友可以下载学习。
2019/10/2 14:57:34 1.03MB csv库
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机器学习基础数学与算法的PDF版课件,视频在https://www.bilibili.com/video/av42311313/欢迎大家来研讨学习
2021/3/21 4:43:12 24.63MB 机器学习 算法 数学
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机器学习和稀疏表示中Lasso成绩的经典论文和LARS算法代码。
其中有Lasso提出者的一篇不可多得的综述性文章,以及LARS求解方法的论文和matlab代码。
觉得不错的,赞一个!
2020/1/6 15:51:37 2.64MB Lasso LARS
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目录第一章引言 11.1图像质量评价的定义 11.2研究对象 11.3方法分类 21.4研究意义 3第二章历史发展和研究现状 42.1基于手工特征提取的图像质量评价 42.1.1基于可视误差的“自底向上”模型 42.1.1.1Daly模型 42.1.1.2Watson’sDCT模型 52.1.1.3存在的问题 52.1.2基于HVS的“自顶向下”模型 52.1.2.1结构相似性方法 62.1.2.2信息论方法 82.1.2.3存在的问题 92.2基于深度学习的图像质量评价 102.2.1CNN模型 102.2.2多任务CNN模型 122.2.3研究重点 15第三章图像质量评价数据集和功能指标 163.1图像质量评价数据集简介 163.2图像质量评价模型功能指标 17第四章总结与展望 194.1归纳总结 194.2未来展望 19参考文献 21第一章引言随着现代科技的发展,诸如智能手机,平板电脑和数码相机之类的消费电子产品快速普及,已经产生了大量的数字图像。
作为一种更自然的交流方式,图像中的信息相较于文本更加丰富。
信息化时代的到来使图像实现了无障碍传输,图像在现代社会工商业的应用越来越广泛和深入,是人们生活中最基本的信息传播手段,也是机器学习的重要信息源。
图像质量是图像系统的核心价值,此外,它也是图像系统技术水平的最高层次。
但是,对图像的有损压缩、采集和传输等过程会很容易导致图像质量下降的问题。
例如:在拍摄图像过程中,机械系统的抖动、光学系统的聚焦模糊以及电子系统的热噪声等都会造成图像不够清晰;
在图像存储和传输过程中,由于庞大的数据量和有限通讯带宽的矛盾,图像需要进行有损压缩编码,这也会导致振铃效应、模糊效应和块效应等图像退化现象的出现。
所以,可以说图像降质在图像系统的各个层面都会很频繁地出现,对图像质量作出相应的客观评价是十分重要且有意义的。
为了满足用户在各种应用中对图像质量的要求,也便于开发者们维持、控制和强化图像质量,图像质量评价(ImageQualityAssessment,IQA)是一种对图像所受到的质量退化进行辨识和量化的
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支持向量机(supportvectormachine,SVM)是数据挖掘中的一项新技术,是借助于最优化方法解决机器学习问题的新工具。
它成为克服“维数灾难”和“过学习”等传统困难的有效办法,虽然他还处在飞速发展的阶段,但它的理论基础和实现途径的基本框架已经构成。
支持向量机目前主要用来解决分类问题(模式识别,判别分析)和回归问题。
而股市行为预测通常为预测股市数据的走势和预测股市数据的未来数值。
而当我们将走势看作两种状态(涨、跌),问题便转化为分类问题,而预测股市未来的价格是指为典型的回归问题。
我们有理由相信支持向量机可以对股市进行预测。
本报告是支持向量机对股票价格预测应用报告的综述,旨在于介绍预测股票价格走势的SVM简单预测模型。
该模型可以用来预测未来若干天股票价格的大体走势,这对于股票投资可以起到很好的指导性作用。
2018/9/1 10:39:25 999KB 支持向量机 股票预测
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡