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安全数据科学

简介
分类
安全数据科学
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任务列表

  • 第1任务: 安全数据科学课程介绍
  • 第2任务: 机器学习入门
  • 第3任务: 1 线性回归
  • 第4任务: 2 逻辑回归
  • 第5任务: 3 支持向量机SVM(1)
  • 第6任务: 3 支持向量机SVM(2)
  • 第7任务: 4 决策树
  • 第8任务: 4 决策树实战
  • 第9任务: 5 神经网络基础
  • 第10任务: 5 神经网络类型讲解和实战
  • 第11任务: 6 贝叶斯
  • 第12任务: 7 概率图模型
  • 第13任务: 8 集成学习
  • 第14任务: 9 聚类分析(1)
  • 第15任务: 9 聚类分析(2)
  • 第16任务: 10 关联规则
  • 第17任务: 11 异常检测(1)基础概念和基于概率统计的异常检测
  • 第18任务: 11 异常检测(2)基于邻近度、聚类和分类技术的异常检测
  • 第19任务: 简介
  • 第20任务: 1 Misuse AI
  • 第21任务: 2 Attack AI (1)对抗攻击
  • 第22任务: 2 Attack AI (1)对抗攻击中的数据中毒攻击
  • 第23任务: 2 Attack AI (2)破坏模型可用性
  • 第24任务: 2 Attack AI (3)破坏模型机密性
  • 第25任务: 3 Defense AI(1)钓鱼检测
  • 第26任务: 3 Defense AI(2)社交网络异常账号检测
  • 第27任务: 3 Defense AI(3)恶意域名检测
  • 第28任务: 3 Defense AI(4)入侵检测技术
  • 第29任务: 3 Defense AI(5)系统安全
  • 第30任务: 4 Protect AI
  • 第31-1任务: 5 AI与安全关系杂谈 & 资源分享
  • 第31-2任务: 钓鱼数据集.xlsx
  • 第32-1任务: 知识图谱
  • 第32-2任务: Security-Data-Science.zip
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