compute_mmd方法输出两个样本集之间的MMD值。 4. 类图及功能说明 MMD+__init__(kernel: str, sigma: float)+rbf_kernel(X1: np.ndarray, X2: np.ndarray)+compute_mmd(X: np.ndarray, Y: np.ndarray) 类MMD:用于计算两个样本集之间的最大均值差异。 5. MMD的
importpymmd.window# 创建窗口window=pymmd.window.Window()# 将模型和动画添加到窗口中window.add_model(model)window.add_animation(animation)# 运行窗口,显示动画window.run() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 在这段代码中: 我们导入了窗口模块,创建了一个新的窗口实例。 然后,我们将加载...
代码项目地址 python_mmdt 版本:0.1.3 特性:实现简单分类器,项目附带基础敏感哈希特征库,可实现恶意样本匹配 基本介绍 使用pip安装python_mmdt之后,会向系统中添加如下命令: mmdt-hash:计算指定文件的mmdt_hash值 mmdt-std:计算mmdt_hash的标准差,用于衡量mmdt_hash的好坏 mmdt-compare:比较两个文件的相似度 ...
进一步给定RKHS对应合函数,则MMD的平方可以表示为: 估计如下: 补充: 如何得到。参看知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/1142648310 和 http://iera.name/a-story-of-basis-and-kernel-part-ii-reproducing-kernel-hilbert-space/ 代码参考https://github.com/easezyc/deep-transfer-learning/blob/5e94d519b7bb7f...
mmd_value = compute_mmd(P, Q) print(f"The MMD value between P and Q is: {mmd_value}") ``` 运行以上代码,将输出分布P和分布Q之间的MMD值。 除了线性核之外,我们还可以选择其他类型的核函数来计算MMD。例如,我们可以使用高斯核来计算MMD: ```python mmd_value = compute_mmd(P, Q, kernel='rb...
python_mmdt:一种基于敏感哈希生成特征向量的python库(一)我们介绍了一种叫mmdthash(敏感哈希)生成方法,并对其中的概念做了基本介绍。 python_mmdt:从0到1--实现简单恶意代码分类器(二)我们介绍了基于mmdthash的一种简单恶意代码分类器应用。 本篇,我们介绍一种基于mmdthash的机器学习算法应用--KNN(最邻近)分...
代码项目地址 python_mmdt 版本:0.1.3 特性:实现简单分类器,项目附带基础敏感哈希特征库,可实现恶意样本匹配 命令汇总 使用pip安装(安装过程见上一篇文章)python_mmdt之后,会向系统中添加如下命令: mmdt-hash:计算指定文件的mmdt_hash值 mmdt-std:计算mmdt_hash的标准差,用于衡量mmdt_hash的好坏 mmdt-compare...
部分文件的mmdt_hash值没有意义,不能用作分类规则。 因此,可以在不同的场景使用不同的判定分值,判定分值越高,准确率越高;判定分值越低,漏报率越低。 代码项目地址 python_mmdt 版本:0.1.3 特性:实现简单分类器,项目附带基础敏感哈希特征库,可实现恶意样本匹配 ...
python_mmdt:一种基于敏感哈希生成特征向量的python库(一)我们介绍了一种叫mmdthash(敏感哈希)生成方法,并对其中的概念做了基本介绍。 python_mmdt:从0到1--实现简单恶意代码分类器(二)我们介绍了基于mmdthash的一种简单恶意代码分类器应用。 python_mmdt:从...
下面是matham模块的代码：3 下面是mathmd模块的代码：4 和这两个模块文件mathad.py、mathmd.py同目录(ammd)下创建一个空的__init__.py文件(此文件是ammd包区分于其他目录的一个重要标志)，注意是init前后是两个_下划线。现在ammd目录下的文件有：注意事项 如对您有帮助，欢迎您投票点赞加关注，长期有干货...