2017年11月28日
Data Mining and Machine Learning in Cybersecurity PDF
摘要： https://doc.lagout.org/Others/Data%20Mining/Data%20Mining%20and%20Machine%20Learning%20in%20Cybersecurity%20%5BDua%20%26%20Du%202011-04-25%5D.pdf 阅读全文
posted @ 2017-11-28 19:07 bonelee 阅读(431) 评论(0) 推荐(0)
ES failed to notify ClusterStateListener java.lang.IllegalStateException: environment is not locked
摘要： ES出现异常： failed to notify ClusterStateListenerjava.lang.IllegalStateException: environment is not locked 定位代码： 下载ES 5.5源码，在main/java/org/elasticsearch/ 阅读全文
posted @ 2017-11-28 12:28 bonelee 阅读(3146) 评论(0) 推荐(0)
使用神经网络-垃圾邮件检测-LSTM或者CNN（一维卷积）效果都不错【代码有问题，pass】
摘要： 自己写检测算法的时候也记得多个算法比较下 阅读全文
posted @ 2017-11-28 11:08 bonelee 阅读(2695) 评论(3) 推荐(0)
使用CNN做文本分类——将图像2维卷积换成1维
摘要： 使用CNN做文本分类 from __future__ import division, print_function, absolute_import import tensorflow as tf import tflearn from tflearn.layers.core import input_data, dropout, fully_connecte... 阅读全文
posted @ 2017-11-28 10:36 bonelee 阅读(2118) 评论(1) 推荐(0)
使用CNN做电影评论的负面检测——本质上感觉和ngram或者LSTM同，因为CNN里图像检测卷积一般是3x3，而文本分类的话是直接是一维的3、4、5
摘要： 代码如下： 准确率是100% 阅读全文
posted @ 2017-11-28 10:34 bonelee 阅读(971) 评论(1) 推荐(0)
CNN tflearn处理mnist图像识别代码解说——conv_2d参数解释，整个网络的训练，主要就是为了学那个卷积核啊。
摘要： 官方参数解释： Convolution 2D tflearn.layers.conv.conv_2d (incoming, nb_filter, filter_size, strides=1, padding='same', activation='linear', bias=True, weigh 阅读全文
posted @ 2017-11-28 10:16 bonelee 阅读(6818) 评论(0) 推荐(0)