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Practical Machine Learning for Cybersecurity

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简介：
本书《Practical Machine Learning for Cybersecurity》深入浅出地介绍了机器学习技术在网络安全领域的实际应用，涵盖检测、预防和响应网络威胁的技术与方法。 Publisher: Packt Publishing Publication Date: December 11, 2018 Language: English ASIN: B07FNVYSN3 Sold by: Amazon Digital Services LLC

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  • Practical Machine Learning for Cybersecurity
    优质
    本书《Practical Machine Learning for Cybersecurity》深入浅出地介绍了机器学习技术在网络安全领域的实际应用，涵盖检测、预防和响应网络威胁的技术与方法。 Publisher: Packt Publishing Publication Date: December 11, 2018 Language: English ASIN: B07FNVYSN3 Sold by: Amazon Digital Services LLC
     
  • C4.5: Programs for Machine Learning Analysis
    优质
    C4.5: Programs for Machine Learning Analysis 是一款用于数据分析和机器学习的强大工具集，支持从数据中自动构建决策树模型。 C4.5是机器学习领域的一种经典算法，而本书则是介绍C4.5算法的权威之作。
     
  • Machine Learning for Algorithmic Trading - Second Edition_Original...
    优质
    本书为《机器学习在算法交易中的应用》第二版，深入探讨了如何利用机器学习技术优化金融市场的自动交易策略。书中不仅涵盖了最新的研究进展和技术趋势，还提供了大量实践案例和代码示例，帮助读者构建高效、智能的交易模型。 《ML交易-第二版》旨在详细阐述机器学习如何以实用且全面的方式为算法交易策略提供价值。本书涵盖了从线性回归到深度强化学习的多种技术，并展示了建立、回测及评估由模型预测驱动的交易策略的方法。全书分为四个部分，共23章和一个附录，内容超过800页。 第一部分内容包括数据采购、财务功能工程以及资产组合管理的关键方面；第二部分则涉及基于监督学习与无监督算法设计并评估多空交易策略；第三部分讲解如何从SEC文件、收益电话会议记录或财经新闻等文本资料中提取可操作的信号；第四部分介绍使用CNN和RNN等深度学习模型处理市场及替代数据，通过生成对抗网络创造合成数据，并利用深度强化学习训练交易代理。 此版本包含150多个笔记本，将书中讨论的概念、算法与用例付诸实践。这些实例展示如何从各种类型的市场、基础信息以及文本和图像中提取信号，包括如何培训并调整预测不同资产类别及投资范围回报的模型，并复制最近发布的研究成果。
     
  • Kubeflow for Machine Learning: From Laboratory to Production
    优质
    《Kubeflow for Machine Learning: From Laboratory to Production》一书详细介绍了如何利用Kubernetes平台上的Kubeflow框架进行机器学习模型的研发和部署，从实验阶段到生产环境的全流程。 《kubeflow机器学习实战》英文原版介绍如何利用Kubeflow进行深度学习和机器学习的训练，并教授读者如何使用Kubeflow管理训练集群及任务，适合英语水平较好的开发者阅读。
     
  • A Practical Guide to Learning Core Audio for Macintosh Audio Programming
    优质
    本书为Macintosh音频编程初学者提供了实用的Core Audio学习指南，涵盖了从基础概念到高级技术的各种主题。 《Learning Core Audio A Hands-On Guide to Audio Programming for Mac and iOS.pdf》是iOS音视频开发的必读书籍。
     
  • Machine Learning Foundations.pdf
    优质
    《Machine Learning Foundations》是一本深入浅出介绍机器学习基本概念和理论的电子书，适合初学者及进阶读者理解算法原理与实践应用。 《机器学习基础》这本书有500多页的PDF版本，如果在或其他平台因为缺少下载积分而无法获取的话，可以在我的博客中联系我，我可以免费提供给大家。不过现在请去掉具体的联系方式。 简化后的表述可以是： 《机器学习基础》一书提供了约500页的PDF版内容。对于那些因缺乏下载积分而在平台上难以获得该资源的朋友，可以通过适当的方式与我取得联系，我会无偿分享这本书给需要的人。
     
  • Essentials of Linux for Cybersecurity
    优质
    本课程专注于为网络安全领域量身打造Linux操作系统的核心知识和技能，涵盖基本命令、系统安全配置及常用工具使用。适合初学者快速掌握必要技术。 掌握Linux系统安全的必备知识——一本全面指南 从基础知识到高级技术：无需任何Linux安全经验 本书通过真实的案例与逐步操作活动帮助读者在没有昂贵设备的情况下进行实践学习，是所有学生及IT专业人员了解基于Linux的安全性的理想入门书籍。 随着越来越多的企业使用Linux发行版来支持关键任务的应用程序和管理重要数据，确保现代Linux系统的安全性变得日益复杂。然而，许多关于Linux的书籍对于安全方面的介绍要么不够充分，要么已经过时。《网络安全中的Linux基础》一书提供了完整的解决方案。由领先的Linux认证及安全专家William Bo Rothwell博士与Denise Kinsey博士共同撰写，本书旨在通过强化和排错来确保系统的安全性。 首先，您将学习如何在没有Linux经验的情况下安装并配置一个具有最佳安全性的系统。接着，您会掌握账户、设备、服务、进程、数据以及网络的安全管理的最佳实践方法。然后，您还将精通用于足迹分析、渗透测试、威胁检测、日志记录和审计等操作的有力工具及自动化脚本技术。 为了帮助读者获得认证并展示技能，《Linux基础》一书涵盖了CompTIA Linux+ 和LPIC-1考试中的许多关键主题。所有内容都按照清晰且逻辑的方式进行组织，便于理解，并适合课堂教学与快速在职培训使用。
     
  • Tom Mitchells Machine Learning
    优质
    《Tom Mitchell的机器学习》是一本全面介绍机器学习理论与应用的经典教材，内容涵盖监督学习、无监督学习及强化学习等核心领域。 《机器学习》由Tom M. Mitchell编写，出版日期为1997年3月1日。
     
  • Machine Learning MIT Optimization
    优质
    本课程由MIT提供，专注于机器学习中的优化技术。涵盖算法设计、理论分析及实际应用，旨在培养学生解决复杂数据科学问题的能力。 解决任何机器学习问题本质上都是在求解一个受限条件下的优化问题。我最近读了一本关于“Optimization for Machine Learning”的书，这本书非常清晰且系统化。