[第1章 通向智慧型安全的旅程 ]()
[1.1 人工智慧、機器學習與深度學習 ]()
[1.2 人工智慧的發展 ]()
[1.3 國內外網路安全角勢 ]()
[1.4 人工智慧在安全領域的應用 ]()
[1.5 演算法和資料的辯證關係 ]()
[1.6 本章小結 ]()
參考資源
[第2章 打造機器學習工具箱 ]()
[2.1 python在機器學習領域的優勢 ]()
2.1.1 numpy
2.1.2 scipy
2.1.3 nltk
2.1.4 scikit-learn
[2.2 tensorflow簡介與環境搭建 ]()
[2.3 本章小結 ]()
參考資源
[第3章 機器學習概述 ]()
[3.1 機器學習基本概念]()
[3.2 資料集 ]()
3.2.1 kdd 99資料
3.2.3 sea資料集
3.2.4 adfa-ld資料集
3.2.5 alexa網域名稱資料
3.2.6 scikit-learn資料集
3.2.7 mnist資料集
3.2.8 movie review data
3.2.9 spambase資料集
3.2.10 enron資料集
[3.3 特徵提取 ]()
3.3.1 數字型特徵提取
3.3.2 文字型特徵提取
3.3.3 資料讀取
[3.4 效果驗證 ]()
[3.5 本章小結 ]()
參考資源
安全入門之web基礎3
二 http 5.ip屬性 ftp 檔案傳輸協議 是tcp ip協議組之一，它由ftp伺服器和ftp客戶端組成，使用者可以使用ftp客戶端通過ftp協議訪問ftp伺服器資源。預設情況下ftp協議使用tcp埠中的20和21兩個埠，20埠用於傳輸資料，21埠用於傳輸控制資訊。ftp協議支援兩種模式 po...
機器學習入門（一）
分類和回歸 均為 過程，其中分類是對離散值的 回歸是對連續值的 監督學習和無監督學習 就看輸入資料是否有標籤 label 輸入資料有標籤，則為有監督學習，沒標籤則為無監督學習 聚類 監督學習就是給輸入的無標籤資料新增標籤的過程。資料集的劃分方法 1.留出法，即把資料集分為兩部分 一般來說是8 2，8...
機器學習入門 一）
年後又開始新一輪的學習了。今天我來複習跟鞏固機器學習的基礎概念。我們將機器學習系統按他們的特點分類 是否在人類監督下訓練。例如 有監督學習，無監督學習，半監督學習，強化學習。是否簡單地將新的資料點和已知的資料點進行匹配，還是像科學家一樣，對訓練資料進行模式檢測然後建立乙個 模型。例如 基於例項的學習...