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摘要： 随着网络技术的飞速发展，网络安全和网络性能问题越来越受到人们的关注。在这个领域，EVE-NG是一种广受欢迎的网络模拟器和实验平台。 EVE-NG，全称End-to-End Network Function Processing Platform，是一种基于软件定义网络（SDN）和网络功能处理（NFV 阅读全文

摘要： 深度学习是一种受到生物学启发的机器学习方法，其目标是通过构建多层神经网络来模拟人脑的工作原理。它在过去几十年来取得了巨大的进展，并在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了突破性的成果。 深度学习的核心思想是模仿人脑的神经网络。人脑中的神经元通过连接起来形成庞大的神经网络，用来处理感知、思维和决 阅读全文

摘要： K-均值算法是一种常用的聚类算法，用于将数据集划分为若干个互不重叠的簇。在无监督学习中，聚类旨在发现数据的内在结构和模式，而不需要事先标记的类别信息。K-均值算法的目标是将数据点划分到K个簇中，使得簇内的点距离最小，而簇间的距离最大。 算法的原理很直观，首先需要确定簇的数量K。然后随机选择K个初始质 阅读全文

摘要： 人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）是一种模仿生物神经网络的算法数学模型，用于进行信息处理和模式识别。 人工神经网络的基本原理是模拟人脑中神经元之间的相互连接和信息传递。它由多个人工神经元（节点）组成，这些神经元通过连接权重相互传递信号，并通过激活函数对输入 阅读全文

摘要： 在机器学习中，随着数据特征的增加，需要更大的计算资源来训练模型。这可能导致模型的训练时间和内存消耗增加，甚至可能导致模型无法训练或训练结果不准确。 为此，降维算法成为机器学习领域中的一种重要技术，它可以将高维空间中的数据点映射到低维空间中。降维算法可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和结构，提高模型的效 阅读全文

摘要： K-最近邻算法（K-Nearest Neighbor，KNN）是一种经典的有监督学习方法，也可以被归为懒惰学习（Lazy Learning）方法。它基于“物以类聚”的原理，假设样本之间的类别距离越近则它们越有可能是同一类别。 KNN算法的工作原理简单且直观，当需要将一个测试样本分类时，它首先会计算测 阅读全文

摘要： 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种用于分类问题的监督算法。主要用于二分类和多分类问题。其基本思想是找到一个超平面，能够将不同类别的样本点尽可能地分开，并使得离超平面最近的样本点尽可能远离超平面，从而实现较好的分类效果。 SVM的关键是找到一个最优的超平面，这个超 阅读全文

摘要： 逻辑回归（Logistic Regression）是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。它根据给定的自变量数据集来估计事件的发生概率。变量的范围在0和1之间，通常用于二分类问题，最终输出的预测是一个非线性的S型函数，称为logistic function, g( 阅读全文

摘要： 线性回归（Linear Regression）是非常流行的机器学习算法。线性回归可以用来确定两种或两种以上变量之间的定量关系。具体来说，线性回归算法可以根据一组样本数据，拟合出一个线性模型，并通过对该模型的参数进行估计和预测，达到对未知数据进行预测的目的。 这种算法最常用的技术是最小二乘法（Leas 阅读全文

摘要： 贝叶斯定理在数据分析、机器学习和人工智能等领域有广泛的应用。贝叶斯定理（Bayes' theorem）是一种用于计算条件概率的重要定理，它基于条件概率的定义，描述了在已知某一条件下，另一个条件发生的概率。 需要注意的是，贝叶斯定理的有效性依赖于对概率的准确估计和假设的合理性。在实际应用中，需要根据具 阅读全文