当前标签：机器学习

循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)——无非引入了环，解决时间序列问题

bonelee 2017-06-26 09:12 阅读:640 评论:0 推荐:0

开源DDos 机器学习思路求解的一些源码——TODO 待分析

bonelee 2017-06-24 17:54 阅读:1212 评论:0 推荐:0

大数据DDos检测——DDos攻击本质上是时间序列数据，t+1时刻的数据特点和t时刻强相关，因此用HMM或者CRF来做检测是必然！和一个句子的分词算法CRF没有区别！

bonelee 2017-06-24 15:37 阅读:3089 评论:1 推荐:0

条件随机场——时间序列（句子单词序列也算），其特征函数必须要考虑前一刻的数据

bonelee 2017-06-22 10:47 阅读:1541 评论:2 推荐:0

隐形马尔可夫模型——前向算法就是条件概率

bonelee 2017-06-21 13:21 阅读:3886 评论:0 推荐:0

EM算法——有隐含变量时，极大似然用梯度法搞不定只好来猜隐含变量期望值求max值了

bonelee 2017-06-20 16:40 阅读:1260 评论:0 推荐:0

SVM最通俗的解读

bonelee 2017-06-20 12:14 阅读:4946 评论:1 推荐:0

SVM中的线性分类器

bonelee 2017-06-20 10:35 阅读:7527 评论:0 推荐:0

KD树——k=1时就是BST，里面的数学原理还是有不明白的地方，为啥方差划分？

bonelee 2017-06-14 17:38 阅读:901 评论:0 推荐:0

梯度下降法——得到的结果可能是局部最优值，如果凸函数则可保证梯度下降得到的是全局最优值

bonelee 2017-06-14 10:56 阅读:8936 评论:0 推荐:0

在Twitter信息流中大规模应用深度学习——推文的相关度计算使用了深度学习

bonelee 2017-06-13 09:29 阅读:563 评论:0 推荐:0

机器学习算法选择——特征提取

bonelee 2017-03-08 09:43 阅读:8365 评论:0 推荐:0

机器学习的算法选择

bonelee 2017-03-08 09:42 阅读:1958 评论:0 推荐:0

Anomaly Detection for Time Series Data with Deep Learning——本质分类正常和异常的行为，对于检测异常行为，采用预测正常行为方式来做

bonelee 2017-02-23 09:56 阅读:1465 评论:0 推荐:0

深度学习在gilt应用——用图像相似性搜索引擎来商品推荐和服务属性分类

bonelee 2017-02-23 09:24 阅读:1138 评论:0 推荐:0

基于100,000篇演讲的分析数据科学家发现了最佳演讲者的特征——及时解释听众不懂的词语，必要时提高10%的音调，正确和恰当的手势，氛围的营造

bonelee 2017-01-25 15:28 阅读:412 评论:0 推荐:0

logz.io一个企业级的ELK日志分析器内部集成了机器学习识别威胁——核心：利用用户对于特定日志事件的反馈处理动作来学习判断日志威胁 + 类似语音识别的专家系统从各方收集日志威胁信息

bonelee 2017-01-25 15:23 阅读:2453 评论:0 推荐:0

Caffe 深度学习框架介绍

bonelee 2016-12-30 12:00 阅读:19560 评论:0 推荐:0