机器学习;Android程序;函数调用图;图谱理论;特征提取;

论文研究-基于函数调用图的Android恶意代码检测方法研究 .pdf

基于函数调用图的Android恶意代码检测方法研究，林舒婕，马兆丰，提出了一种基于函数调用图的Android程序特征提取及检测方法。该方法通过对Android程序进行反汇编得到函数调用图，在图谱理论基础上，�

机器学习-NMF+人脸数据特征提取-case3

代码 # 1。导入相关包 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import decomposition from sklearn.datasets import fetch_olivetti_faces from numpy.random import RandomState # 加载RandomState用于创建...

[Python从零到壹] 十二.机器学习之回归分析万字总结全网首发（线性回归、多项式回归、逻辑回归）

标签：机器学习 Python从零到壹数据分析

本文介绍回归模型的原理知识，包括线性回归、多项式回归和逻辑回归，并详细介绍Python Sklearn机器学习库的LinearRegression和LogisticRegression算法及回归分析实例。进入基础文章，希望对您有所帮助。

[Python从零到壹] 十四.机器学习之分类算法五万字总结全网首发（决策树、KNN、SVM、分类对比实验）

标签： python从零到壹机器学习分类

分类（Classification）属于有监督学习（Supervised Learning）中的一类，它是数据挖掘、机器学习和数据科学中一个重要的研究领域。分类模型类似于人类学习的方式，通过对历史数据或训练集的学习得到一个目标函数，...

[Python从零到壹] 十三.机器学习之聚类算法四万字总结全网首发（K-Means、BIRCH、树状聚类、MeanShift）

标签： Python从零到壹机器学习聚类

Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇、图像识别30篇、人工智能40篇、Python安全20篇、其他技巧10篇。您的关注、点赞和转发就是对秀璋最大的支持，知识...

pythonlbp纹理提取_特征提取算法（1）——纹理特征提取算法LBP

标签： pythonlbp纹理提取

常见的特征提取算法主要分为以下3类：基于颜色特征：如颜色直方图、颜色集、颜色矩、颜色聚合向量等；基于纹理特征：如Tamura纹理特征、自回归纹理模型、Gabor变换、小波变换、MPEG7边缘直方图等；基于形状特征：如...

【机器学习】逻辑回归（理论）

标签：逻辑回归 sigmoid函数 Softmax

对于任意输入的特征向量，我们仍然可用线性回归的方式来先算出该向量的预测值，然后再将该预测值作为阶跃函数 sgn(x) 的输入，最终由阶跃函数的输出值作为逻辑回归的最终结果。此时，当测值大于零时就判为正例；小于...

机器学习：特征工程及统计学图谱

normalization标准化降维分类变量编码连续型变量：二值化和分段特征工程特征数字的奇特效果生成模型与判别模型先验概率与后验概率机器学习降维数据可视化pyechart 基础数据观察数据类型：结构化数据非结构化数据 ...

吐血整理：43种机器学习开源数据集（附地址/调用方法）

标签：机器学习人工智能 python

导读：学习机器学习是一个不断探索和实验的过程，因此，本文将主要介绍常见的开源数据集，便于读者学习和实验各种机器学习算法。作者：张春强张和平唐振来源：大数据DT（ID：hzdashuj...

机器学习-09-图像处理02-PIL+numpy+OpenCV实践

标签：机器学习图像处理 numpy

本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中图像处理技术。

语音特征提取: 看懂梅尔语谱图(Mel-spectrogram)、梅尔倒频系数(MFCCs)的原理

标签：数字信号处理语音识别

本文内容主要来自于:Speech Processing for ...机器学习的第一步都是要提取出相应的特征(feature)，如果输入数据是图片，例如28*28的图片，那么只需要把每个像素(pixel)作为特征，对应的像素值大小(代表颜色的强.

Python机器学习应用 case4 人脸数据特征提取（CPA&NMF）

标签： python 机器学习

有关本篇文章的课件大家可以参考这个链接：https://www.icourse163.org/learn/BIT-1001872001?tid=1001965001#/learn/content?type=detail&id=1002854140&...首先是调用相应地包： import ...

机器学习与数据挖掘

标签：数据挖掘机器学习

机器学习的涉及面更宽，常用在数据挖掘上的方法通常只是“从数据学习”，然则机器学习不仅仅可以用在数据挖掘上，一些机器学习的子领域甚至与数据挖掘关系不大，例如增强学习与自动控制等等。数据挖掘试图从海量...

图像的特征提取（非深度学习方法）

图像识别无非是特征提取加分类识别从本节开始，我们将逐步从数字图像处理向图像识别过渡。严格地说，图像特征提取属于图像分析的范畴，是数字图像处理的高级阶段，同时也是图像识别的开始。本文主要包括以下...

机器学习实战系列[一]：工业蒸汽量预测（最新版本下篇）重点讲解模型验证、特征优化、模型融合等

标签：机器学习 python 人工智能

在进行归回模型训练涉及主流ML模型：决策树、随机森林，lightgbm等；在模型验证方面：讲解了相关评估指标以及交叉验证等；同时用lgb对特征进行优化；最后进行基于stacking方式模型融合。

机器学习之自然语言处理——中文分词jieba库详解（代码+原理）

标签：自然语言处理机器学习中文分词

IDF算法的关键词提取基于 TextRank 算法的关键词抽取返回词语在原文的起止位置（论文常用算法）词频统计（附智能程序）每文一语文本分类概述文本分类的应用在大数据时代，网络上的文本数据日益增长。采用文本分类...

Python近红外光谱分析与机器学习、深度学习方法融合实践技术

标签： python 机器学习深度学习

10、PyTorch常用工具包及API简介（torchvision（transforms、datasets、model）、torch.nn、torch.optim、torch....3、Python基础（数据类型和变量、字符串和编码、list和tuple、条件判断、循环、函数的定义与调用等）

图像特征提取

一、图像常用属性本节指的是一般来说，图像处理的一些角度，也是根据一些美图软件最为关注的一些图像属性：基本属性：图像亮度，对比度，色彩饱和度，清晰度（锐度）色阶：曝光、高光、阴影颜色：色温、色调 .1、...

机器学习_聚类

标签：机器学习聚类算法

1.观察距离最近样本点是否分类准确 import numpy as np def find_closest_centroids(X, centroids): K = centroids.shape[0] m = X.shape[0] ... idx = np.zeros(m) #用来存放每一个样本点的索引号 ...