基于混沌序列的量子粒子群算法
#include <iostream> #include <math.h> #include <time.h> using namespace std; #define M 50 //群体数目50 #define N 4 //每个粒子的维数4 #define NN 500 //整体迭代次数 #define chaotic_count 3 //判断...
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！
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！ 注：传统DDos检测直接基于IP数据发送流量来识别，通过硬件防火墙搞定。大数据方案是针对慢速DDos攻击来搞定。 难点：在进行攻击的时候，攻击数据包都是经过伪装的，在源IP 地址上也是进行伪造的，这样就很难对攻击进行地址的确定，在查找方面也是很难的....
Facebook开源时间序列内存数据库Beringei，追求极致压缩率——如果是int根据大多数时间序列中的值与相邻数据点相比并没有显著的变化，只要使用XOR将当前值与先前值进行比较，然后存储发生变化的比特。最终，该算法将整个数据集至少压缩了90%
转自：http://www.infoq.com/cn/news/2017/02/Facebook-Beringei 2017年2月3日，Facebook宣布将开源他们的高性能时序数据存储引擎Beringer。Beringei是用来解决其内部监控数据存储和查询需求的数据库，其特点是读写速度快，属于内存数据库的一种。本文将会详细介绍Beringei的来龙去脉以及它的设计思路、应用场景和特点。 B...
随机序列生成算法---生成前N个整数的一组随机序列
问题描述： 给定输入N，生成从1开始的：1，2，3，4，......N 一组随机序列，序列中的数不能重复出现。 比如：N=5，合法的随机序列为{4,3,1,5,2} 、{3,1,4,2,5}……非法的序列有{5,4,1,2,1} 来源：《数据结构与算法分析-MAW著 第二章习题2.8》 思路1： 对于数据a[N]而言，当随机生成第i个数a[i]时，确保a[i]在 a[0]...
最大子序列的四种算法
package Chapter1;public class MaxSubSum { /** * Cubic maximun contiguous susequence sum algorithm....
《中国人工智能学会通讯》——12.7 序列模式挖掘近似算法
12.7 序列模式挖掘近似算法 数据中通常蕴含大量的频繁模式。确定性算法能够挖掘出所有频繁的模式，具有最高的准确性，但通常会花费大量计算时间，并且消耗大量内存。而序列模式挖掘近似算法是适应大数据的另一种方式。但是，近似算法所挖掘的结果中却存在着误差。因此，错误误差的估计通常是近似算法重点关注的对象。其中，Manku 等人[41]提出的 LCA（LowestCommon Ancestors）算法.....
《中国人工智能学会通讯》——12.4 基于模式增长的序列模式挖掘算法
12.4 基于模式增长的序列模式挖掘算法 FreeSpan [15] 和 PrefixSpan [22] 都是由 Han 和 Pei等人提出的基于模式增长的序列模式挖掘算法。它们都是基于频繁模式挖掘中的 FP-growth [23] 思想而被提出的。其中，FreeSpan 基于频繁项将数据库划分成若干投影子数据库，然后在各个子数据库中进行序列模式的挖掘。PrefixSpan 则优化了构建投影数据....
《中国人工智能学会通讯》——12.3 基于 Apriori 的序列模式挖掘算法
12.3 基于 Apriori 的序列模式挖掘算法 GSP（Generalized Sequential Patterns） [17] 是一种经典的序列模式挖掘算法，它直接从频繁模式挖掘的 Apriori 算法扩展而来。GSP 采用了水平的数据格式，通过生成候选序列及扫描数据库的方法逐层挖掘频繁序列模式。这里的水平数据格式指的是依然以序列作为主要的观察对象。此外，GSP 还采用了序列模式支持度的....
Alex Smola论文详解：准确稀疏可解释，三大优点兼具的序列数据预测算法LLA｜ ICML 2017
雷锋网 AI 科技评论按：近日，ICML2017收录的一篇论文引起了雷锋网AI科技评论的注意。这篇关于序列数据预测的论文是 Alex Smola 和他在 CMU 时的两个博士生 Manzil Zaheer 和 Amr Ahmed 共同完成的，后者目前已经加入谷歌大脑。 Alex Smola是机器学习界的重要人物，他的主要研究领域是可拓展算法、核方法、统计模型和它们的应用，已经发表超过20...
时间序列分析算法【R详解】
简介 在商业应用中，时间是最重要的因素，能够提升成功率。然而绝大多数公司很难跟上时间的脚步。但是随着技术的发展，出现了很多有效的方法，能够让我们预测未来。不要担心，本文并不会讨论时间机器，讨论的都是很实用的东西。 本文将要讨论关于预测的方法。有一种预测是跟时间相关的，而这种处理与时间相关数据的方法叫做时间序列模型。这个模型能够在与时间相关的数据中，寻到一些隐藏的信息来辅助决策。 当我们处理时...
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