关于IPGeo IPGeo是一款功能强大的IP地址提取工具，该工具基于Python 3开发，可以帮助广大研究人员从捕捉到的网络流量文件（pcap/pcapng）中提取出IP地址，并生成CSV格式的报告...在生成的报告文件中，将提供每一个数据包中每一个IP地址的地理位置信息详情。 ...报告中包含的内容 该工具生成的CSV格式报告中将包含下列与目标IP地址相关的内容： 1、国家； 2、国家码； 3、地区； 4、地区名称； 5、城市； 6、邮编； 7、经度；...8、纬度； 9、时区、 10、互联网服务提供商； 11、组织机构信息； 12、IP地址； 依赖组件 在使用该工具之前，我们首先需要使用pip3包管理器来安装该工具所需的依赖组件...接下来，广大研究人员可以使用下列命令将该项目源码克隆至本地： git clone https://github.com/z4l4mi/IpGeo.git 工具使用 运行下列命令即可执行IPGeo
本文为你分享数据挖掘中常见的非平衡数据的处理，内容涉及到非平衡数据的解决方案和原理，以及如何使用Python这个强大的工具实现平衡的转换。...本次分享的主题是关于数据挖掘中常见的非平衡数据的处理，内容涉及到非平衡数据的解决方案和原理，以及如何使用Python这个强大的工具实现平衡的转换。...，构造新的样本点；新样本点的构造需要使用下方的公式： 其中，xi表示少数类别中的一个样本点（如图中五角星所代表的x1样本）；xj表示从K近邻中随机挑选的样本点j；rand(0,1)表示生成0~1之间的随机数...：指定从近邻样本中随机挑选的样本个数，默认为10个； kind：用于指定SMOTE算法在生成新样本时所使用的选项，默认为’regular’，表示对少数类别的样本进行随机采样，也可以是’borderline1...原始数据表中的state变量和Area_code变量表示用户所属的“州”和地区编码，直观上可能不是影响用户是否流失的重要原因，故将这两个变量从表中删除。
本次分享的主题是关于数据挖掘中常见的非平衡数据的处理，内容涉及到非平衡数据的解决方案和原理，以及如何使用Python这个强大的工具实现平衡的转换。...5）； 从最近的K个同类样本点中，随机挑选M个样本点（不妨M为2），M的选择依赖于最终所希望的平衡率； 对于每一个随机选中的样本点，构造新的样本点；新样本点的构造需要使用下方的公式： ?...其中，xi表示少数类别中的一个样本点（如图中五角星所代表的x1样本）；xj表示从K近邻中随机挑选的样本点j；rand(0,1)表示生成0~1之间的随机数。...：指定从近邻样本中随机挑选的样本个数，默认为10个； kind：用于指定SMOTE算法在生成新样本时所使用的选项，默认为’regular’，表示对少数类别的样本进行随机采样，也可以是’borderline1...原始数据表中的state变量和Area_code变量表示用户所属的“州”和地区编码，直观上可能不是影响用户是否流失的重要原因，故将这两个变量从表中删除。
该工具不仅在医学检测、信号处理中有着悠久的历史，而且在近年来的机器学习应用中也显得尤为关键。...因此，本节将探讨ROC曲线从最早的军事应用到现代医学和机器学习领域的发展过程。 二战雷达信号检测 ROC曲线最初的应用场景是二战中的雷达信号检测。...ROC曲线后，接下来我们将专注于如何使用ROC曲线来评价模型的性能。...AUC的计算通常使用数值积分方法，如梯形法则。 Youden's Index F1 Score 虽然F1 Score不是直接从ROC曲线中获得的，但它是一个与阈值相关的评价指标。...通过这一流程，我们不仅能更加深刻地理解ROC曲线作为一个模型评估工具的价值，而且还可以洞察到其在现代机器学习和数据科学中的应用广度和深度。
ROC 曲线是一种坐标图式的分析工具，是由二战中的电子和雷达工程师发明的，发明之初是用来侦测敌军飞机、船舰，后来被应用于医学、生物学、犯罪心理学。...对于 FPR，我们希望其越小越好。而对于 TPR，我们希望其越大越好。 至此，我们已经介绍完如何计算 FPR 和 TPR 的值，下面将会讲解如何绘制 ROC 曲线。...以下面表格中的 20 个点为例，介绍如何人工画出 ROC 曲线，其中正样本和负样本都是 10 个，即 \#P = \#N = 10。...以此类推，画出的 ROC 曲线如下： 因此，在画 ROC 曲线前，需要将预测分数从大到小排序，然后将预测分数依次设定为阈值，分别计算 FPR 和 TPR。...所以，基准线为从点 (0, 0) 到 (1, 1) 的斜线。 3.2 Python 代码 接下来，我们将结合代码讲解如何在 Python 中绘制 ROC 曲线。
游戏AI（如围棋AlphaGo）、自动驾驶 半监督学习 数据中只有部分有标签，利用少量标签和大量无标签数据进行训练。...机器学习阶段（1990s-2010s）：以数据为核心 特点： 更关注算法如何从大量数据中自动提取规律。 模型更复杂，应用场景更广泛。...(5) 知识获取模块（Knowledge Acquisition Module） 定义：从专家或其他数据源中获取知识并将其录入知识库的工具。 作用： 将领域专家的知识结构化为系统可用的形式。...从文档、数据库中提取信息。 难点：将复杂的专家经验结构化为系统可理解的规则。 (3) 构建知识库 步骤： 表示知识：将知识转换为生产规则、框架、语义网络等。...卷积神经网络（CNN）的特征自动提取 (1) CNN的特征提取特点 自动提取特征： CNN能够从原始数据（如图像像素）中自动提取特征，而不需要手工设计。
人群偏差是实际人脸识别系统中的重大挑战。现有方法严重依赖准确的人群标签，还不够通用。于是，我们提出了基于误报率惩罚的损失函数，它通过增加实例误报率（FPR）的一致性来减轻人脸识别偏差。...通过给定总FPR，可以估计出统一阈值，然后将实例FPR与总FPR的比例惩罚项引入基于softmax的损失函数分母中。实例FPR越大，惩罚越大。利用这种不平等性的惩罚，使得实例FPR具有一致性。...在本文中，我们提出了一种新颖的学习框架，即结合三维形状学习(3DSL)模型: 加入三维人体重建作为正则化，直接从二维图像中提取纹理不敏感的3D模型编码信息。...由于仅使用分类任务对目标进行定位的不足，弱监督目标定位（WSOL）仍然存在一些挑战。已有的工作通常利用空间正则化策略提高目标定位精度，但往往忽略了如何从训练好的分类网络中提取目标结构信息。...算法引入并行实例和语义分割分支，通过自训练进一步修正的分割掩模，其让从全景挖掘中挖掘的掩模和以自底向上的目标线索协作生成伪真实标签，以提高空间一致性和轮廓定位。
Linda将此方法结合基于动态窗口的数据分组特征提取技术，并使用LM算法将反馈神经网络中的误差最小化。实验中使用标记的数据分组进行规则的学习，之后使用攻击分组进行探测，检测率达到100%。...使用主动扫描工具Nmap和被动扫描工具Ettercap收集信息进行蜜罐的配置；根据这些配置信息，Honeyd可以对虚拟主机进行自动配置和更新。...采用蚁群算法和无监督特征提取的方法，重点讨论如何提高聚类算法的精度和如何针对高维数据进行降维，为ICS中的入侵检测提供了一种多主体的分布式控制检测机制。...其中，应用ICA能从网络数据中提取潜在特征，能加强聚类结果。结果证明ACCM应用ICA算法能有效检测已知或未知入侵攻击，有着较高的检测率，在识别正常网络流量上，具有较低的FPR。...语义分析框架包括： 1)从SCADA网络数据分组中提取控制命令； 2)从变电站中的传感器获取测量值； 3)触发故障分析软件去估计可能的执行命令结果。
我们会详细解释 ROC 曲线和 AUC 的定义和意义，通过实例和代码示范帮助大侠掌握这些工具的使用方法，最后通过一些实际应用案例和相关概念的对比，力求全面理解并灵活运用 ROC 和 AUC。1....AUC 值范围从 0 到 1，值越大表示模型性能越好。1.3 为何需要 ROC/AUC在分类任务中，特别是当数据集类别不平衡时，单纯依赖准确率（Accuracy）可能会造成误导。...5.2 实际案例分析及代码实现我们将使用一个模拟的医学诊断数据集来演示如何应用 ROC 和 AUC。假设我们有一个数据集，包含患者的各种特征以及他们是否患有某种疾病。...代码示范：通过使用 Python 和 scikit-learn 库，我们实现了如何计算和绘制 ROC 曲线及 AUC，并通过实例展示了这些指标在实际应用中的效果。...实际应用案例：我们使用乳腺癌数据集进行模型训练和评估，展示了 ROC 和 AUC 在医学诊断中的实际应用，并通过代码详细演示了如何计算和解释这些指标。
有了嵌入表示后，我们就可以定义相似性函数如下： 图片 图片 是从生成的嵌入中重建成对相似性值的函数。...2.3.2 矩阵分解 在过去的十年中，链接预测和推荐系统的许多论文都使用了矩阵分解。矩阵分解通常提取潜在特征，并使用这些特征来表示每个顶点，然后再用于链接预测。...监督分类的主要挑战在于模型的输入，即我们要提取节点对的特征。现有的大多数研究工作都是从网络拓扑（即网络的拓扑信息）中提取特征集，这些特征是典型的、邻域的和基于路径的特征。...因此FPR表示所有真实标签为其他类的样本中预测错误的比例。...因此TNR表示所有真实标签为其他类的样本中预测正确的比例。即： 图片 。 （4）Precision 图片 Precision表示所有预测为 的样本中预测正确的比例。
介绍17.10版本安装指导工具使用云端试用价值 介绍 Fortify SCA是一个静态源代码安全测试工具。...它通过内置的五大主要分析引擎对源代码进行静态的分析和检测，分析的过程中与其特有的软件安全漏洞规则集进行全面地匹配、查找，从而将源代码中存在的安全漏洞扫描出来，并整理生成完整的报告。...生成的fpr文件可以使用fortify audit workbench软件打开查阅结果。 ?...如何将其使用到有产出需要看安全建设的场景，成功的关键在于和业务方进行互动，贴合开发流程，如果你面临每日构建、上千个系统迭代的话，用商业工具自动化可以集成工单、积累数据驱动改进。...根据owasp benchmark的报告商业工具误报率大约为40%，开源工具的误报是70%，当然白盒如果误报高，漏报率（1-发现率）肯定低。请读者们大胆使用工具极致自动化、流程化、智能化吧。
它通过内置的五大主要分析引擎对源代码进行静态的分析和检测，分析的过程中与其特有的软件安全漏洞规则集进行全面地匹配、查找，从而将源代码中存在的安全漏洞扫描出来，并整理生成完整的报告。...扫描的结果中不但包括详细的安全漏洞的信息，还会有相关的安全知识的说明，并提供相应的修复建议。...生成的fpr文件可以使用fortify audit workbench软件打开查阅结果。 ?...如何将其使用到有产出需要看安全建设的场景，成功的关键在于和业务方进行互动，贴合开发流程，如果你面临每日构建、上千个系统迭代的话，用商业工具自动化可以集成工单、积累数据驱动改进。...根据owasp benchmark的报告商业工具误报率大约为40%，开源工具的误报是70%，当然白盒如果误报高，漏报率（1-发现率）肯定低。请读者们大胆使用工具极致自动化、流程化、智能化吧。
我们将使用Python编程语言来执行我们的分析和建模，并且我们将为该任务使用各种相关的工具。为了加载和处理数据，我们将使用Spark的DataFrames API。...该数据集仅包含5,000个观察者，即订阅者，比Spark能够处理的要小很多个数量级，但使用这种大小的数据可以轻松地在笔记本电脑上试用这些工具。...特别是我们将要使用的ML Pipelines API，它是一个这样的框架，可以用于在DataFrame中获取数据，应用转换来提取特征，并将提取的数据特征提供给机器学习算法。...在我们的例子中，数据集是churn_data，这是我们在上面的部分中创建的。然后我们对这些数据进行特征提取，将其转换为一组特征向量和标签。...在我们的例子中，0.0意味着“不会流失”，1.0意味着“会流失”。 特征提取是指我们可能会关注从输入数据中产生特征向量和标签的一系列可能的转换。
那么在使用ML解决相对简单问题的时候，如何评估一个机器学习模型的性能呢？这里给出了10个相对常用的评价指标，希望对产研同学有所帮助。 1....科恩卡帕系数 科恩卡帕系数是一种用于测量模型预测与实际标签之间一致性的统计工具，它尤其适用于分类任务的评估。...科恩卡帕系数（cohen's kappa): 评估分类任务模型性能的重要工具，能准确测量预测与标签的一致性，并校正偶然一致性，尤其在多个评分者场景中更具优势。...该算法将输入数据映射到输出数据的函数，从而提取到发动机在正常和异常条件下提取的特征。这些特征是用一组标签来清楚地标识出发动机的状态。 对发动机数据的特征提取是监督式学习中的一个挑战。...深度学习算法能够从输入数据中提取特征，而不需要明确地将特征输入到算法中，这被称为“特征学习”。基于人工神经网络的深度学习的算法结构形式是由一组相互连接的计算节点（神经元）组成的层次结构。
multilabel是指分类任务中不止一个分类时，每条数据可能对应不止一个类别标签，例如一条新闻，可以被划分到多个板块。...，使用过程中要指明使用的二项分类器是什么。...另外在进行mutillabel分类时，训练数据的类别标签Y应该是一个矩阵，第[i,j]个元素指明了第j个类别标签是否出现在第i个样本数据中。...2、构建多个二分类器进行分类 使用的数据集是sklearn自带的iris数据集，该数据集总共有三类。...同时，我们还要注意使用到了：OneVsRestClassifier，如何理解呢？
接着就可以使用多项式贝叶斯分类器对如上数据集进行类别的预测，为了实现模型的验证，需要将该数据集拆分为训练集和测试集，代码如下： # 将数据集拆分为训练集合测试集 Predictors = mushrooms.columns...对于离散型自变量的数据集而言，在分类问题上并非都可以使用多项式贝叶斯分类器，如果自变量在特定y值下的概率不服从多项式分布的话，分类器的预测效果就不会很理想。...从评价内容来看，会有一些“脏”文本在内，如数字、英文等，所以需要将这些“脏”文本删除，代码如下： # 运用正则表达式，将评论中的数字和英文去除 evaluation.Content = evaluation.Content.str.replace...利用词典的目的是将无法正常切割的词实现正确切割（如“沙瑞金书记”会被切词为“沙”“瑞金”“书记”，为了避免这种情况，就需要将类似“沙瑞金”这样的词组合为词库），使用停止词的目的是将句子中无意义的词语删除...如上结果所示，从混淆矩阵图形来看，伯努利贝叶斯分类器在预测数据集上的效果还是非常棒的，绝大多数的样本都被预测正确（因为主对角线上的数据非常大），而且总的预测准确率接近85%。
由于每份数据中“time”属性的缺失时间段长不同，所以需要进行不同的处理。对于每个设备数据中具有较大缺失时间段的数据进行删除处理，对于具有较小缺失时间段的数据使用前一个值进行插补。...在进行缺失值处理之前，需要将训练数据中所有设备数据中的设备数据表、周波数据表、谐波数据表和操作记录表，以及测试数据中所有设备数据中的设备数据表、周波数据表和谐波数据表都提取出来，作为独立的数据文件，生成的部分文件如图...图4 提取数据文件部分结果 提取数据文件如代码清单2所示。...，对提取的数据文件进行缺失值处理，处理后生成的部分文件如图5所示。...由于原始的周波数据中并未存在电流的波峰和波谷两个属性，所以需要进行属性构建，构建生成的数据表如表2所示。
因为我们用于构建大多数模型的数据是不平衡的，并且在对数据进行训练时模型可能会过拟合。在本文中，我将讨论和解释其中的一些方法，并给出使用 Python 代码的示例。...混淆矩阵 对于分类模型使用混淆矩阵是一个非常好的方法来评估我们的模型。它对于可视化的理解预测结果是非常有用的，因为正和负的测试样本的数量都会显示出来。并且它提供了有关模型如何解释预测的信息。...查准率（预测为正样本中，有多少实际为正样本，预测的正样本有多少是对的） 召回Recall:我们的样本中有多少是目标标签?...查全率（有多少正样本被预测了，所有正样本中能预测对的有多少） F1 Score:是查准率和查全率的加权平均值。 我们还是使用前面示例中构建的数据和模型来构建混淆矩阵。...在二分类的混淆矩阵中，我们看到了标签 [1] 的错误分类数据较少。
因为我们用于构建大多数模型的数据是不平衡的，并且在对数据进行训练时模型可能会过拟合。在本文中，我将讨论和解释其中的一些方法，并给出使用 Python 代码的示例。...混淆矩阵 对于分类模型使用混淆矩阵是一个非常好的方法来评估我们的模型。它对于可视化的理解预测结果是非常有用的，因为正和负的测试样本的数量都会显示出来。并且它提供了有关模型如何解释预测的信息。...查准率（预测为正样本中，有多少实际为正样本，预测的正样本有多少是对的）。 召回Recall:我们的样本中有多少是目标标签?查全率（有多少正样本被预测了，所有正样本中能预测对的有多少）。...我们还是使用前面示例中构建的数据和模型来构建混淆矩阵。...在二分类的混淆矩阵中，我们看到了标签 [1] 的错误分类数据较少。
文库构建 1.一般生物体中的的RNA中，rRNA占绝大多数，含量超过90%，而mRNA的含量在1-2%左右。...如图 B，灰色实线代表不同生物学重复数（n）和单样本数据量（1/n）组合的情况下，真阳性率（FPR）的变化。虽然 n 从2 变化到 96，FPR 基本没有太大变化。...从图中我们很容易发现，基于负二项分布的差异分析检验（P value），FPR 对生物学重复数和单个样本数据量均不敏感，始终保持低于 0.1%水平。或者说，这个算法对 FPR 的控制还是非常理想的。...测序设计 RNA-seq文库的制备和测序过程：RNA碎裂，cDNA合成，接头连接，PCR扩增，加标签（多样品混合测序），上泳池测序; 如何减少误差： 1....其相对应的技术和数据分析工具还在不断地发展。
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