‘壹’ 神经网络异常检测方法和机器学习异常检测方法对于入侵检测的应用
神经网络异常检测方法神经网络入侵检测方法是通过训练神经网络连续的信息单元来进行异常检测，信息单元指的是命令。网络的输入为用户当前输入的命令和已执行过的W个命令；用户执行过的命令被神经网络用来预测用户输入的下一个命令，如下图。若神经网络被训练成预测用户输入命令的序列集合，则神经网络就构成用户的轮郭框架。当用这个神经网络预测不出某用户正确的后继命令，即在某种程度上表明了用户行为与其轮廓框架的偏离，这时表明有异常事件发生，以此就能作异常入侵检测。
上面式子用来分类识别，检测异常序列。实验结果表明这种方法检测迅速，而且误警率底。然而，此方法对于用户动态行为变化以及单独异常检测还有待改善。复杂的相似度量和先验知识加入到检测中可能会提高系统的准确性，但需要做进一步工作。
‘贰’ 数据挖掘中的异常检测
数据挖掘中的异常检测
一、实时分析需要关注的三大指标
数据化运营需要关注的指标非常多，如PV、UV、转化率、留存率等等。忽略留存、转化等结果型指标，在分钟级的实时监测中，运营主要关注网站平台的三大类数据指标：
访问用户量
访问来源
访问行为
用户访问量、访问来源和访问行为对网站平台的运营具有重要意义：
分钟级的访问量可以帮助我们了解流量的趋势，方便及时发现流量的异常；
访问来源的监测方便我们了解实时访问来源和权重，为渠道优化做准备；
访问行为的实时监测帮助我们了解用户的访问偏好，方便后期进行网站内容优化。现有的SaaS （软件即服务）产品中，将上述实时指标模块统一于一个后台页面中，这样的设计便于运营者对实时的情况一目了然、运筹帷幄。
二、通过三个案例讲透实时分析
从异常的流量峰值中发现问题
运营者一般都比较关注网站平台的PV、UV及其走势，这也是网站流量分析的基础指标。以天或者小时为颗粒度的流量分析较为粗糙，会掩盖很多时间节点上的流量波动细节。如果我们用分钟级的粒度来观察流量，又会有什么发现呢？某内容社区7月16日16：30-16：35用户访问量激增，是平时的4倍左右（如上图圆圈所示）。社区的运营人员马上就发现了这个异常值，借助［访问来源］发现该节点访问来源排第一位的是微信（mp.weixinbridge.com），然而当时并不知具体原因。在稍后的朋友圈分享的文章中发现，当时某运营大咖在一个微信群分享中推荐了该社区平台，贡献了16：30-16：35社区激增的访问量。该社区的PR果断抓住这次机会，邀请该运营大咖来该社区做知识分享，起到了非常好的传播效果。
这是通过激增流量发现合作渠道的典型案例，值得所有企业思考。反之，如果流量暴跌，甚至降为零，那么这个时候就马上检查网站/APP是否正常，以便及时修复问题。
精准投放：渠道优化与反作弊
作为一个运营人员，如果产品在各大渠道上投放了广告，则可以通过［访问来源］来时刻监测渠道的广告效果，进而确定渠道带来的访问用户量和质量。
某互联网企业近期做了系列的渠道投放测试。他们通过［访问来源］发现其中两个渠道带来的量非常少，而且价格不菲，于是短暂上线就立即撤掉了该投放。同时实时分析还可以用于反作弊，短时间、单一渠道流量暴增很可能就是刷单或者流量作弊的表现。某日上午该网站访问量连续出现两个异常高峰，且该期间绝大部分流量来自一个渠道。运营人员对此非常警觉，经排查是代理商作弊，用机器人刷量；事后该企业果断放弃该代理渠道。上述两个行为为该企业挽回了大量损失。
实时监测，让产品运营更加高效
现在互联网产品迭代的速度越来越快，产品运营需要对新上线的产品或者功能进行追踪，评估产品的效果或者市场反馈。互联网金融领域存在组团诈骗进件（进件，即购买金融产品）的情况。以某互联网金融公司为例，因为风险控制的原因会控制对外宣传的力度，每天的访问用户数基本比较稳定。某日，该互金公司上线了一个新的金融产品，公司的运营人员通过［访问用户实时走势］发现访问用户陡然增加，再通过［活跃网页］发现该产品中的某个页面的访问量特别高，经过排查确定这是该产品的漏洞，会导致公司流失大量资金，他们果断采取修复措施再重新上线。如果还是用传统的流量监测方法，可能等到两三天才能发现这个漏洞，到时候流失资金可能达几百万之巨。
三、数据驱动的精细化运营
一个产品或者运营手段从最初的“idea”到最后成型上线，运营人员需要通过数据来衡量它的表现及市场反馈。同时，从数据中发现问题，提出假设，不断升级迭代；从而形成“idea — proct – data”的良性循环，驱动业务和客户的增长。在运营的过程中，数据反馈越及时，我们迭代的速度就越快，运营的效率就越高。1.01的365次方约等于38；换言之，通过实时分析可以实现不断的、快速的小幅迭代，而这积累起来就是运营、是企业巨大的进步。
‘叁’ 一文看懂数据清洗：缺失值、异常值和重复值的处理
作者：宋天龙
如需转载请联系华章 科技
数据缺失分为两种：一种是 行记录的缺失 ，这种情况又称数据记录丢失；另一种是 数据列值的缺失 ，即由于各种原因导致的数据记录中某些列的值空缺。
不同的数据存储和环境中对于缺失值的表示结果也不同，例如，数据库中是Null，Python返回对象是None，Pandas或Numpy中是NaN。
在极少数情况下，部分缺失值也会使用空字符串来代替，但空字符串绝对不同于缺失值。从对象的实体来看，空字符串是有实体的，实体为字符串类型；而缺失值其实是没有实体的，即没有数据类型。
丢失的数据记录通常无法找回，这里重点讨论数据列类型缺失值的处理思路。通常有4种思路。
1. 丢弃
这种方法简单明了，直接删除带有缺失值的行记录（整行删除）或者列字段（整列删除），减少缺失数据记录对总体数据的影响。 但丢弃意味着会消减数据特征 ，以下任何一种场景都不宜采用该方法。
2. 补全
相对丢弃而言，补全是更加常用的缺失值处理方式。通过一定的方法将缺失的数据补上，从而形成完整的数据记录，对于后续的数据处理、分析和建模至关重要。常用的补全方法如下。
3. 真值转换法
在某些情况下，我们可能无法得知缺失值的分布规律，并且无法对于缺失值采用上述任何一种补全方法做处理；或者我们认为数据缺失也是一种规律，不应该轻易对缺失值随意处理，那么还有一种缺失值处理思路—真值转换。
该思路的根本观点是， 我们承认缺失值的存在，并且把数据缺失也作为数据分布规律的一部分 ，将变量的实际值和缺失值都作为输入维度参与后续数据处理和模型计算中。但是变量的实际值可以作为变量值参与模型计算，而缺失值通常无法参与运算，因此需要对缺失值进行真值转换。
以用户性别字段为例，很多数据库集都无法对会员的性别进行补足，但又舍不得将其丢弃掉，那么我们将选择将其中的值，包括男、女、未知从一个变量的多个值分布状态转换为多个变量的真值分布状态。
然后将这3列新的字段作为输入维度替换原来的1个字段参与后续模型计算。
4. 不处理
在数据预处理阶段，对于具有缺失值的数据记录不做任何处理，也是一种思路。这种思路主要看后期的数据分析和建模应用， 很多模型对于缺失值有容忍度或灵活的处理方法 ，因此在预处理阶段可以不做处理。
常见的能够自动处理缺失值的模型包括：KNN、决策树和随机森林、神经网络和朴素贝叶斯、DBSCAN（基于密度的带有噪声的空间聚类）等。这些模型对于缺失值的处理思路是：
在数据建模前的数据归约阶段，有一种归约的思路是 降维 ，降维中有一种直接选择特征的方法。假如我们通过一定方法确定带有缺失值（无论缺少字段的值缺失数量有多少）的字段对于模型的影响非常小，那么我们根本就不需要对缺失值进行处理。
因此，后期建模时的字段或特征的重要性判断也是决定是否处理字段缺失值的重要参考因素之一。
对于缺失值的处理思路是先通过一定方法找到缺失值，接着分析缺失值在整体样本中的分布占比，以及缺失值是否具有显着的无规律分布特征，然后考虑后续要使用的模型中是否能满足缺失值的自动处理，最后决定采用哪种缺失值处理方法。
在选择处理方法时，注意投入的时间、精力和产出价值，毕竟，处理缺失值只是整个数据工作的冰山一角而已。
在数据采集时，可在采集端针对各个字段设置一个默认值。以MySQL为例，在设计数据库表时，可通过default指定每个字段的默认值，该值必须是常数。
在这种情况下，假如原本数据采集时没有采集到数据，字段的值应该为Null，虽然由于在建立库表时设置了默认值会导致“缺失值”看起来非常正常，但本质上还是缺失的。对于这类数据需要尤其注意。
异常数据是数据分布的常态，处于特定分布区域或范围之外的数据通常会被定义为异常或“噪音”。产生数据“噪音”的原因很多，例如业务运营操作、数据采集问题、数据同步问题等。
对异常数据进行处理前，需要先辨别出到底哪些是真正的数据异常。从数据异常的状态看分为两种：
大多数数据挖掘或数据工作中，异常值都会在数据的预处理过程中被认为是噪音而剔除，以避免其对总体数据评估和分析挖掘的影响。但在以下几种情况下，我们无须对异常值做抛弃处理。
1. 异常值正常反映了业务运营结果
该场景是由业务部门的特定动作导致的数据分布异常，如果抛弃异常值将导致无法正确反馈业务结果。
例如：公司的A商品正常情况下日销量为1000台左右。由于昨日举行优惠促销活动导致总销量达到10000台，由于后端库存备货不足导致今日销量又下降到100台。在这种情况下，10000台和100台都正确地反映了业务运营的结果，而非数据异常案例。
2. 异常检测模型
异常检测模型是针对整体样本中的异常数据进行分析和挖掘，以便找到其中的异常个案和规律，这种数据应用围绕异常值展开，因此异常值不能做抛弃处理。
异常检测模型常用于客户异常识别、信用卡欺诈、贷款审批识别、药物变异识别、恶劣气象预测、网络入侵检测、流量作弊检测等。在这种情况下，异常数据本身是目标数据，如果被处理掉将损失关键信息。
3. 包容异常值的数据建模
如果数据算法和模型对异常值不敏感，那么即使不处理异常值也不会对模型本身造成负面影响。例如在决策树中，异常值本身就可以作为一种分裂节点。
数据集中的重复值包括以下两种情况：
去重是重复值处理的主要方法，主要目的是保留能显示特征的唯一数据记录。但当遇到以下几种情况时，请慎重（不建议）执行数据去重。
1. 重复的记录用于分析演变规律
以变化维度表为例。例如在商品类别的维度表中，每个商品对应的同1个类别的值应该是唯一的，例如苹果iPhone7属于个人电子消费品，这样才能将所有商品分配到唯一类别属性值中。但当所有商品类别的值重构或升级时（大多数情况下随着公司的发展都会这么做），原有的商品可能被分配了类别中的不同值。如下表所示展示了这种变化。
此时，我们在数据中使用Full join做跨重构时间点的类别匹配时，会发现苹果iPhone7会同时匹配到个人电子消费品和手机数码2条记录。对于这种情况，需要根据具体业务需求处理。
2. 重复的记录用于样本不均衡处理
在开展分类数据建模工作时，样本不均衡是影响分类模型效果的关键因素之一。解决分类方法的一种方法是对少数样本类别做简单过采样，通过随机过采样，采取简单复制样本的策略来增加少数类样本。
经过这种处理方式后，也会在数据记录中产生相同记录的多条数据。此时，我们不能对其中的重复值执行去重操作。
3. 重复的记录用于检测业务规则问题
对于以分析应用为主的数据集而言，存在重复记录不会直接影响实际运营，毕竟数据集主要是用来做分析的。
但对于事务型的数据而言， 重复数据可能意味着重大运营规则问题 ，尤其当这些重复值出现在与企业经营中与金钱相关的业务场景时，例如：重复的订单、重复的充值、重复的预约项、重复的出库申请等。
这些重复的数据记录通常是由于数据采集、存储、验证和审核机制的不完善等问题导致的，会直接反映到前台生产和运营系统。以重复订单为例：
因此，这些问题必须在前期数据采集和存储时就通过一定机制解决和避免。如果确实产生了此类问题，那么数据工作者或运营工作者可以基于这些重复值来发现规则漏洞，并配合相关部门，最大限度地降低由此而带来的运营风险。
本文摘编自《Python数据分析与数据化运营》（第2版），经出版方授权发布。
‘肆’ 大数据科学家需要掌握的几种异常值检测方法
引言
异常值检测与告警一直是工业界非常关注的问题，自动准确地检测出系统的异常值，不仅可以节约大量的人力物力，还能尽早发现系统的异常情况，挽回不必要的损失。个推也非常重视大数据中的异常值检测，例如在运维部门的流量管理业务中，个推很早便展开了对异常值检测的实践，也因此积累了较为丰富的经验。本文将从以下几个方面介绍异常值检测。
1、异常值检测研究背景
2、异常值检测方法原理
3、异常值检测应用实践
异常值检测研究背景
异常值，故名思议就是不同于正常值的值。 在数学上，可以用离群点来表述，这样便可以将异常值检测问题转化为数学问题来求解。
异常值检测在很多场景都有广泛的应用，比如：
1、流量监测
互联网上某些服务器的访问量，可能具有周期性或趋势性：一般情况下都是相对平稳的，但是当受到某些黑客攻击后，其访问量可能发生显着的变化，及早发现这些异常变化对企业而言有着很好的预防告警作用。
2、金融风控
正常账户中，用户的转账行为一般属于低频事件，但在某些金融诈骗案中，一些嫌犯的账户就可能会出现高频的转账行为，异常检测系统如果能发现这些异常行为，及时采取相关措施，则会规避不少损失。
3、机器故障检测
一个运行中的流水线，可能会装有不同的传感器用来监测运行中的机器，这些传感器数据就反应了机器运行的状态，这些实时的监测数据具有数据量大、维度广的特点，用人工盯着看的话成本会非常高，高效的自动异常检测算法将能很好地解决这一问题。
异常值检测方法原理
本文主要将异常值检测方法分为两大类：一类是基于统计的异常值检测，另一类是基于模型的异常值检测。
基于统计的方法
基于模型的方法
1、基于统计的异常值检测方法
常见的基于统计的异常值检测方法有以下2种，一种是基于3σ法则，一种是基于箱体图。
3σ法则
箱体图
3σ法则是指在样本服从正态分布时，一般可认为小于μ-3σ或者大于μ+3σ的样本值为异常样本，其中μ为样本均值，σ为样本标准差。在实际使用中，我们虽然不知道样本的真实分布，但只要真实分布与正太分布相差不是太大，该经验法则在大部分情况下便是适用的。
箱体图也是一种比较常见的异常值检测方法，一般取所有样本的25%分位点Q1和75%分位点Q3，两者之间的距离为箱体的长度IQR，可认为小于Q1-1.5IQR或者大于Q3+1.5IQR的样本值为异常样本。
基于统计的异常检测往往具有计算简单、有坚实的统计学基础等特点，但缺点也非常明显，例如需要大量的样本数据进行统计，难以对高维样本数据进行异常值检测等。
2、基于模型的异常值检测
通常可将异常值检测看作是一个二分类问题，即将所有样本分为正常样本和异常样本，但这和常规的二分类问题又有所区别，常规的二分类一般要求正负样本是均衡的，如果正负样本不均匀的话，训练结果往往会不太好。但在异常值检测问题中，往往面临着正（正常值）负（异常值）样本不均匀的问题，异常值通常比正常值要少得多，因此需要对常规的二分类模型做一些改进。
基于模型的异常值检测一般可分为有监督模型异常值检测和无监督模型异常值检测，比较典型的有监督模型如oneclassSVM、基于神经网络的自编码器等。 oneclassSVM就是在经典的SVM基础上改进而来，它用一个超球面替代了超平面，超球面以内的值为正常值，超球面以外的值为异常值。
经典的SVM
1
基于模型的方法
2
基于神经网络的自编码器结构如下图所示。
自编码器（AE）
将正常样本用于模型训练，输入与输出之间的损失函数可采用常见的均方误差，因此检测过程中，当正常样本输入时，均方误差会较小，当异常样本输入时，均方误差会较大，设置合适的阈值便可将异常样本检测出来。但该方法也有缺点，就是对于训练样本比较相近的正常样本判别较好，但若正常样本与训练样本相差较大，则可能会导致模型误判。
无监督模型的异常值检测是异常值检测中的主流方法，因为异常值的标注成本往往较高，另外异常值的产生往往无法预料，因此有些异常值可能在过去的样本中根本没有出现过， 这将导致某些异常样本无法标注，这也是有监督模型的局限性所在。 较为常见的无监督异常值检测模型有密度聚类（DBSCAN）、IsolationForest（IF）、RadomCutForest（RCF）等，其中DBSCAN是一种典型的无监督聚类方法，对某些类型的异常值检测也能起到不错的效果。该算法原理网上资料较多，本文不作详细介绍。
IF算法最早由南京大学人工智能学院院长周志华的团队提出，是一种非常高效的异常值检测方法，该方法不需要对样本数据做任何先验的假设，只需基于这样一个事实——异常值只是少数，并且它们具有与正常值非常不同的属性值。与随机森林由大量决策树组成一样，IsolationForest也由大量的树组成。IsolationForest中的树叫isolation tree，简称iTree。iTree树和决策树不太一样，其构建过程也比决策树简单，因为其中就是一个完全随机的过程。
假设数据集有N条数据，构建一颗iTree时，从N条数据中均匀抽样(一般是无放回抽样)出n个样本出来，作为这颗树的训练样本。
在样本中，随机选一个特征，并在这个特征的所有值范围内（最小值与最大值之间）随机选一个值，对样本进行二叉划分，将样本中小于该值的划分到节点的左边，大于等于该值的划分到节点的右边。
这样得到了一个分裂条件和左、右两边的数据集，然后分别在左右两边的数据集上重复上面的过程，直至达到终止条件。 终止条件有两个，一个是数据本身不可再分(只包括一个样本，或者全部样本相同)，另外一个是树的高度达到log2(n)。 不同于决策树，iTree在算法里面已经限制了树的高度。不限制虽然也可行，但出于效率考虑，算法一般要求高度达到log2(n)深度即可。
把所有的iTree树构建好了，就可以对测试数据进行预测了。预测的过程就是把测试数据在iTree树上沿对应的条件分支往下走，直到达到叶子节点，并记录这过程中经过的路径长度h(x)，即从根节点，穿过中间的节点，最后到达叶子节点，所走过的边的数量(path length)。最后，将h(x)带入公式，其中E(.)表示计算期望，c(n)表示当样本数量为n时，路径长度的平均值，从而便可计算出每条待测数据的异常分数s(Anomaly Score)。异常分数s具有如下性质：
1）如果分数s越接近1，则该样本是异常值的可能性越高；
2）如果分数s越接近0，则该样本是正常值的可能性越高；
RCF算法与IF算法思想上是比较类似的，前者可以看成是在IF算法上做了一些改进。针对IF算法中没有考虑到的时间序列因素，RCF算法考虑了该因素，并且在数据样本采样策略上作出了一些改进，使得异常值检测相对IF算法变得更加准确和高效，并能更好地应用于流式数据检测。
IF算法
RCF算法
上图展示了IF算法和RCF算法对于异常值检测的异同。我们可以看出原始数据中有两个突变异常数据值，对于后一个较大的突变异常值，IF算法和RCF算法都检测了出来，但对于前一个较小的突变异常值，IF算法没有检测出来，而RCF算法依然检测了出来，这意味着RCF有更好的异常值检测性能。
异常值检测应用实践
理论还需结合实践，下面我们将以某应用从2016.08.16至2019.09.21的日活变化情况为例，对异常值检测的实际应用场景予以介绍：
从上图中可以看出该应用的日活存在着一些显着的异常值（比如红色圆圈部分），这些异常值可能由于活动促销或者更新迭代出现bug导致日活出现了比较明显的波动。下面分别用基于统计的方法和基于模型的方法对该日活序列数据进行异常值检测。
基于3σ法则（基于统计）
RCF算法（基于模型）
从图中可以看出，对于较大的突变异常值，3σ法则和RCF算法都能较好地检测出来， 但对于较小的突变异常值，RCF算法则要表现得更好。
总结
上文为大家讲解了异常值检测的方法原理以及应用实践。综合来看，异常值检测算法多种多样 ，每一种都有自己的优缺点和适用范围，很难直接判断哪一种异常检测算法是最佳的， 具体在实战中，我们需要根据自身业务的特点，比如对计算量的要求、对异常值的容忍度等，选择合适的异常值检测算法。
接下来，个推也会结合自身实践，在大数据异常检测方面不断深耕，继续优化算法模型在不同业务场景中的性能，持续为开发者们分享前沿的理念与最新的实践方案。
‘伍’ 人工神经网络概念梳理与实例演示
人工神经网络概念梳理与实例演示
神经网络是一种模仿生物神经元的机器学习模型，数据从输入层进入并流经激活阈值的多个节点。
递归性神经网络一种能够对之前输入数据进行内部存储记忆的神经网络，所以他们能够学习到数据流中的时间依赖结构。
如今机器学习已经被应用到很多的产品中去了，例如，siri、Google Now等智能助手，推荐引擎——亚马逊网站用于推荐商品的推荐引擎，Google和Facebook使用的广告排名系统。最近，深度学习的一些进步将机器学习带入公众视野：AlphaGo 打败围棋大师李世石事件以及一些图片识别和机器翻译等新产品的出现。
在这部分中，我们将介绍一些强大并被普遍使用的机器学习技术。这当然包括一些深度学习以及一些满足现代业务需求传统方法。读完这一系列的文章之后，你就掌握了必要的知识，便可以将具体的机器学习实验应用到你所在的领域当中。
随着深层神经网络的精度的提高，语音和图像识别技术的应用吸引了大众的注意力，关于AI和深度学习的研究也变得更加普遍了。但是怎么能够让它进一步扩大影响力，更受欢迎仍然是一个问题。这篇文章的主要内容是：简述前馈神经网络和递归神经网络、怎样搭建一个递归神经网络对时间系列数据进行异常检测。为了让我们的讨论更加具体化，我们将演示一下怎么用Deeplearning4j搭建神经网络。
一、什么是神经网络？
人工神经网络算法的最初构思是模仿生物神经元。但是这个类比很不可靠。人工神经网络的每一个特征都是对生物神经元的一种折射：每一个节点与激活阈值、触发的连接。
连接人工神经元系统建立起来之后，我们就能够对这些系统进行训练，从而让他们学习到数据中的一些模式，学到之后就能执行回归、分类、聚类、预测等功能。
人工神经网络可以看作是计算节点的集合。数据通过这些节点进入神经网络的输入层，再通过神经网络的隐藏层直到关于数据的一个结论或者结果出现，这个过程才会停止。神经网络产出的结果会跟预期的结果进行比较，神经网络得出的结果与正确结果的不同点会被用来更正神经网络节点的激活阈值。随着这个过程的不断重复，神经网络的输出结果就会无限靠近预期结果。
二、训练过程
在搭建一个神经网络系统之前，你必须先了解训练的过程以及网络输出结果是怎么产生的。然而我们并不想过度深入的了解这些方程式，下面是一个简短的介绍。
网络的输入节点收到一个数值数组（或许是叫做张量多维度数组）就代表输入数据。例如, 图像中的每个像素可以表示为一个标量，然后将像素传递给一个节点。输入数据将会与神经网络的参数相乘，这个输入数据被扩大还是减小取决于它的重要性，换句话说，取决于这个像素就不会影响神经网络关于整个输入数据的结论。
起初这些参数都是随机的，也就是说神经网络在建立初期根本就不了解数据的结构。每个节点的激活函数决定了每个输入节点的输出结果。所以每个节点是否能够被激活取决于它是否接受到足够的刺激强度，即是否输入数据和参数的结果超出了激活阈值的界限。
在所谓的密集或完全连接层中，每个节点的输出值都会传递给后续层的节点，在通过所有隐藏层后最终到达输出层，也就是产生输入结果的地方。在输出层, 神经网络得到的最终结论将会跟预期结论进行比较(例如，图片中的这些像素代表一只猫还是狗?)。神经网络猜测的结果与正确结果的计算误差都会被纳入到一个测试集中，神经网络又会利用这些计算误差来不断更新参数，以此来改变图片中不同像素的重要程度。整个过程的目的就是降低输出结果与预期结果的误差，正确地标注出这个图像到底是不是一条狗。
深度学习是一个复杂的过程，由于大量的矩阵系数需要被修改所以它就涉及到矩阵代数、衍生品、概率和密集的硬件使用问题，但是用户不需要全部了解这些复杂性。
但是，你也应该知道一些基本参数，这将帮助你理解神经网络函数。这其中包括激活函数、优化算法和目标函数(也称为损失、成本或误差函数)。
激活函数决定了信号是否以及在多大程度上应该被发送到连接节点。阶梯函数是最常用的激活函数, 如果其输入小于某个阈值就是0，如果其输入大于阈值就是1。节点都会通过阶梯激活函数向连接节点发送一个0或1。优化算法决定了神经网络怎么样学习，以及测试完误差后，权重怎么样被更准确地调整。最常见的优化算法是随机梯度下降法。最后, 成本函数常用来衡量误差，通过对比一个给定训练样本中得出的结果与预期结果的不同来评定神经网络的执行效果。
Keras、Deeplearning4j 等开源框架让创建神经网络变得简单。创建神经网络结构时，需要考虑的是怎样将你的数据类型匹配到一个已知的被解决的问题，并且根据你的实际需求来修改现有结构。
三、神经网络的类型以及应用
神经网络已经被了解和应用了数十年了，但是最近的一些技术趋势才使得深度神经网络变得更加高效。
GPUs使得矩阵操作速度更快；分布式计算结构让计算能力大大增强；多个超参数的组合也让迭代的速度提升。所有这些都让训练的速度大大加快，迅速找到适合的结构。
随着更大数据集的产生，类似于ImageNet 的大型高质量的标签数据集应运而生。机器学习算法训练的数据越大，那么它的准确性就会越高。
最后，随着我们理解能力以及神经网络算法的不断提升，神经网络的准确性在语音识别、机器翻译以及一些机器感知和面向目标的一些任务等方面不断刷新记录。
尽管神经网络架构非常的大，但是主要用到的神经网络种类也就是下面的几种。
3.1前馈神经网络
前馈神经网络包括一个输入层、一个输出层以及一个或多个的隐藏层。前馈神经网络可以做出很好的通用逼近器，并且能够被用来创建通用模型。
这种类型的神经网络可用于分类和回归。例如，当使用前馈网络进行分类时，输出层神经元的个数等于类的数量。从概念上讲, 激活了的输出神经元决定了神经网络所预测的类。更准确地说, 每个输出神经元返回一个记录与分类相匹配的概率数，其中概率最高的分类将被选为模型的输出分类。
前馈神经网络的优势是简单易用，与其他类型的神经网络相比更简单，并且有一大堆的应用实例。
3.2卷积神经网络
卷积神经网络和前馈神经网络是非常相似的，至少是数据的传输方式类似。他们结构大致上是模仿了视觉皮层。卷积神经网络通过许多的过滤器。这些过滤器主要集中在一个图像子集、补丁、图块的特征识别上。每一个过滤器都在寻找不同模式的视觉数据，例如，有的可能是找水平线，有的是找对角线，有的是找垂直的。这些线条都被看作是特征，当过滤器经过图像时，他们就会构造出特征图谱来定位各类线是出现在图像的哪些地方。图像中的不同物体，像猫、747s、榨汁机等都会有不同的图像特征，这些图像特征就能使图像完成分类。卷积神经网络在图像识别和语音识别方面是非常的有效的。
卷积神经网络与前馈神经网络在图像识别方面的异同比较。虽然这两种网络类型都能够进行图像识别，但是方式却不同。卷积神经网络是通过识别图像的重叠部分，然后学习识别不同部分的特征进行训练；然而，前馈神经网络是在整张图片上进行训练。前馈神经网络总是在图片的某一特殊部分或者方向进行训练，所以当图片的特征出现在其他地方时就不会被识别到，然而卷积神经网络却能够很好的避免这一点。
卷积神经网络主要是用于图像、视频、语音、声音识别以及无人驾驶的任务。尽管这篇文章主要是讨论递归神经网络的，但是卷积神经网络在图像识别方面也是非常有效的，所以很有必要了解。
3.3递归神经网络
与前馈神经网络不同的是，递归神经网络的隐藏层的节点里有内部记忆存储功能，随着输入数据的改变而内部记忆内容不断被更新。递归神经网络的结论都是基于当前的输入和之前存储的数据而得出的。递归神经网络能够充分利用这种内部记忆存储状态处理任意序列的数据，例如时间序列。
递归神经网络经常用于手写识别、语音识别、日志分析、欺诈检测和网络安全。
递归神经网络是处理时间维度数据集的最好方法，它可以处理以下数据：网络日志和服务器活动、硬件或者是医疗设备的传感器数据、金融交易、电话记录。想要追踪数据在不同阶段的依赖和关联关系需要你了解当前和之前的一些数据状态。尽管我们通过前馈神经网络也可以获取事件，随着时间的推移移动到另外一个事件，这将使我们限制在对事件的依赖中，所以这种方式很不灵活。
追踪在时间维度上有长期依赖的数据的更好方法是用内存来储存重要事件，以使近期事件能够被理解和分类。递归神经网络最好的一点就是在它的隐藏层里面有“内存”可以学习到时间依赖特征的重要性。
接下来我们将讨论递归神经网络在字符生成器和网络异常检测中的应用。递归神经网络可以检测出不同时间段的依赖特征的能力使得它可以进行时间序列数据的异常检测。
递归神经网络的应用
网络上有很多使用RNNs生成文本的例子，递归神经网络经过语料库的训练之后，只要输入一个字符，就可以预测下一个字符。下面让我们通过一些实用例子发现更多RNNs的特征。
应用一、RNNs用于字符生成
递归神经网络经过训练之后可以把英文字符当做成一系列的时间依赖事件。经过训练后它会学习到一个字符经常跟着另外一个字符（“e”经常跟在“h”后面，像在“the、he、she”中）。由于它能预测下一个字符是什么，所以它能有效地减少文本的输入错误。
Java是个很有趣的例子，因为它的结构包括很多嵌套结构，有一个开的圆括号必然后面就会有一个闭的，花括号也是同理。他们之间的依赖关系并不会在位置上表现的很明显，因为多个事件之间的关系不是靠所在位置的距离确定的。但是就算是不明确告诉递归神经网络Java中各个事件的依赖关系，它也能自己学习了解到。
在异常检测当中，我们要求神经网络能够检测出数据中相似、隐藏的或许是并不明显的模式。就像是一个字符生成器在充分地了解数据的结构后就会生成一个数据的拟像，递归神经网络的异常检测就是在其充分了解数据结构后来判断输入的数据是不是正常。
字符生成的例子表明递归神经网络有在不同时间范围内学习到时间依赖关系的能力，它的这种能力还可以用来检测网络活动日志的异常。
异常检测能够使文本中的语法错误浮出水面，这是因为我们所写的东西是由语法结构所决定的。同理，网络行为也是有结构的，它也有一个能够被学习的可预测模式。经过在正常网络活动中训练的递归神经网络可以监测到入侵行为，因为这些入侵行为的出现就像是一个句子没有标点符号一样异常。
应用二、一个网络异常检测项目的示例
假设我们想要了解的网络异常检测就是能够得到硬件故障、应用程序失败、以及入侵的一些信息。
模型将会向我们展示什么呢？
随着大量的网络活动日志被输入到递归神经网络中去，神经网络就能学习到正常的网络活动应该是什么样子的。当这个被训练的网络被输入新的数据时，它就能偶判断出哪些是正常的活动，哪些是被期待的，哪些是异常的。
训练一个神经网络来识别预期行为是有好处的，因为异常数据不多，或者是不能够准确的将异常行为进行分类。我们在正常的数据里进行训练，它就能够在未来的某个时间点提醒我们非正常活动的出现。
说句题外话，训练的神经网络并不一定非得识别到特定事情发生的特定时间点（例如，它不知道那个特殊的日子就是周日），但是它一定会发现一些值得我们注意的一些更明显的时间模式和一些可能并不明显的事件之间的联系。
我们将概述一下怎么用 Deeplearning4j（一个在JVM上被广泛应用的深度学习开源数据库）来解决这个问题。Deeplearning4j在模型开发过程中提供了很多有用的工具：DataVec是一款为ETL（提取-转化-加载）任务准备模型训练数据的集成工具。正如Sqoop为Hadoop加载数据，DataVec将数据进行清洗、预处理、规范化与标准化之后将数据加载到神经网络。这跟Trifacta’s Wrangler也相似，只不过它更关注二进制数据。
开始阶段
第一阶段包括典型的大数据任务和ETL：我们需要收集、移动、储存、准备、规范化、矢量话日志。时间跨度的长短是必须被规定好的。数据的转化需要花费一些功夫，这是由于JSON日志、文本日志、还有一些非连续标注模式都必须被识别并且转化为数值数组。DataVec能够帮助进行转化和规范化数据。在开发机器学习训练模型时，数据需要分为训练集和测试集。
训练神经网络
神经网络的初始训练需要在训练数据集中进行。
在第一次训练的时候，你需要调整一些超参数以使模型能够实现在数据中学习。这个过程需要控制在合理的时间内。关于超参数我们将在之后进行讨论。在模型训练的过程中，你应该以降低错误为目标。
但是这可能会出现神经网络模型过度拟合的风险。有过度拟合现象出现的模型往往会在训练集中的很高的分数，但是在遇到新的数据时就会得出错误结论。用机器学习的语言来说就是它不够通用化。Deeplearning4J提供正则化的工具和“过早停止”来避免训练过程中的过度拟合。
神经网络的训练是最花费时间和耗费硬件的一步。在GPUs上训练能够有效的减少训练时间，尤其是做图像识别的时候。但是额外的硬件设施就带来多余的花销，所以你的深度学习的框架必须能够有效的利用硬件设施。Azure和亚马逊等云服务提供了基于GPU的实例，神经网络还可以在异构集群上进行训练。
创建模型
Deeplearning4J提供ModelSerializer来保存训练模型。训练模型可以被保存或者是在之后的训练中被使用或更新。
在执行异常检测的过程中，日志文件的格式需要与训练模型一致，基于神经网络的输出结果，你将会得到是否当前的活动符合正常网络行为预期的结论。
代码示例
递归神经网络的结构应该是这样子的：
MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder(
.seed(123)
.optimizationAlgo(OptimizationAlgorithm.STOCHASTIC_GRADIENT_DESCENT).iterations(1)
.weightInit(WeightInit.XAVIER)
.updater(Updater.NESTEROVS).momentum(0.9)
.learningRate(0.005)
.gradientNormalization(GradientNormalization.ClipElementWiseAbsoluteValue)
.(0.5)
.list()
.layer(0, new GravesLSTM.Builder().activation("tanh").nIn(1).nOut(10).build())
.layer(1, new RnnOutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.MCXENT)
.activation("softmax").nIn(10).nOut(numLabelClasses).build())
.pretrain(false).backprop(true).build();
MultiLayerNetwork net = new MultiLayerNetwork(conf);
net.init();
下面解释一下几行重要的代码：
.seed(123)
随机设置一个种子值对神经网络的权值进行初始化，以此获得一个有复验性的结果。系数通常都是被随机的初始化的，以使我们在调整其他超参数时仍获得一致的结果。我们需要设定一个种子值，让我们在调整和测试的时候能够用这个随机的权值。
.optimizationAlgo(OptimizationAlgorithm.STOCHASTIC_GRADIENT_DESCENT).iterations(1)
决定使用哪个最优算法（在这个例子中是随机梯度下降法）来调整权值以提高误差分数。你可能不需要对这个进行修改。
.learningRate(0.005)
当我们使用随机梯度下降法的时候，误差梯度就被计算出来了。在我们试图将误差值减到最小的过程中，权值也随之变化。SGD给我们一个让误差更小的方向，这个学习效率就决定了我们该在这个方向上迈多大的梯度。如果学习效率太高，你可能是超过了误差最小值；如果太低，你的训练可能将会永远进行。这是一个你需要调整的超参数。
‘陆’ BP神经网络的原理的BP什么意思
人工神经网络有很多模型，但是日前应用最广、基本思想最直观、最容易被理解的是多层前馈神经网络及误差逆传播学习算法（Error Back-Prooaeation），简称为BP网络。
在1986年以Rumelhart和McCelland为首的科学家出版的《Parallel Distributed Processing》一书中，完整地提出了误差逆传播学习算法，并被广泛接受。多层感知网络是一种具有三层或三层以上的阶层型神经网络。典型的多层感知网络是三层、前馈的阶层网络（图4.1），即：输入层、隐含层（也称中间层）、输出层，具体如下：
图4.1 三层BP网络结构
（1）输入层
输入层是网络与外部交互的接口。一般输入层只是输入矢量的存储层，它并不对输入矢量作任何加工和处理。输入层的神经元数目可以根据需要求解的问题和数据表示的方式来确定。一般而言，如果输入矢量为图像，则输入层的神经元数目可以为图像的像素数，也可以是经过处理后的图像特征数。
（2）隐含层
1989年，Robert Hecht Nielsno证明了对于任何在闭区间内的一个连续函数都可以用一个隐层的BP网络来逼近，因而一个三层的BP网络可以完成任意的n维到m维的映射。增加隐含层数虽然可以更进一步的降低误差、提高精度，但是也使网络复杂化，从而增加了网络权值的训练时间。误差精度的提高也可以通过增加隐含层中的神经元数目来实现，其训练效果也比增加隐含层数更容易观察和调整，所以一般情况应优先考虑增加隐含层的神经元个数，再根据具体情况选择合适的隐含层数。
（3）输出层
输出层输出网络训练的结果矢量，输出矢量的维数应根据具体的应用要求来设计，在设计时，应尽可能减少系统的规模，使系统的复杂性减少。如果网络用作识别器，则识别的类别神经元接近1，而其它神经元输出接近0。
以上三层网络的相邻层之间的各神经元实现全连接，即下一层的每一个神经元与上一层的每个神经元都实现全连接，而且每层各神经元之间无连接，连接强度构成网络的权值矩阵W。
BP网络是以一种有教师示教的方式进行学习的。首先由教师对每一种输入模式设定一个期望输出值。然后对网络输入实际的学习记忆模式，并由输入层经中间层向输出层传播（称为“模式顺传播”）。实际输出与期望输出的差即是误差。按照误差平方最小这一规则，由输出层往中间层逐层修正连接权值，此过程称为“误差逆传播”（陈正昌，2005）。所以误差逆传播神经网络也简称BP（Back Propagation）网。随着“模式顺传播”和“误差逆传播”过程的交替反复进行。网络的实际输出逐渐向各自所对应的期望输出逼近，网络对输入模式的响应的正确率也不断上升。通过此学习过程，确定下各层间的连接权值后。典型三层BP神经网络学习及程序运行过程如下（标志渊，2006）：
（1）首先，对各符号的形式及意义进行说明：
网络输入向量Pk=（a1，a2，...，an）；
网络目标向量Tk=（y1，y2，...，yn）；
中间层单元输入向量Sk=（s1，s2，...，sp），输出向量Bk=（b1，b2，...，bp）；
输出层单元输入向量Lk=（l1，l2，...，lq），输出向量Ck=（c1，c2，...，cq）；
输入层至中间层的连接权wij，i=1，2，...，n，j=1，2，...p；
中间层至输出层的连接权vjt，j=1，2，...，p，t=1，2，...，p；
中间层各单元的输出阈值θj，j=1，2，...，p；
输出层各单元的输出阈值γj，j=1，2，...，p；
参数k=1，2，...，m。
（2）初始化。给每个连接权值wij、vjt、阈值θj与γj赋予区间（-1，1）内的随机值。
（3）随机选取一组输入和目标样本
提供给网络。
（4）用输入样本
、连接权wij和阈值θj计算中间层各单元的输入sj，然后用sj通过传递函数计算中间层各单元的输出bj。
基坑降水工程的环境效应与评价方法
bj=f（sj） j=1，2，...，p （4.5）
（5）利用中间层的输出bj、连接权vjt和阈值γt计算输出层各单元的输出Lt，然后通过传递函数计算输出层各单元的响应Ct。
基坑降水工程的环境效应与评价方法
Ct=f（Lt） t=1，2，...，q （4.7）
（6）利用网络目标向量
，网络的实际输出Ct，计算输出层的各单元一般化误差
。
基坑降水工程的环境效应与评价方法
（7）利用连接权vjt、输出层的一般化误差dt和中间层的输出bj计算中间层各单元的一般化误差
。
基坑降水工程的环境效应与评价方法
（8）利用输出层各单元的一般化误差
与中间层各单元的输出bj来修正连接权vjt和阈值γt。
基坑降水工程的环境效应与评价方法
（9）利用中间层各单元的一般化误差
，输入层各单元的输入Pk=（a1，a2，...，an）来修正连接权wij和阈值θj。
基坑降水工程的环境效应与评价方法
（10）随机选取下一个学习样本向量提供给网络，返回到步骤（3），直到m个训练样本训练完毕。
（11）重新从m个学习样本中随机选取一组输入和目标样本，返回步骤（3），直到网路全局误差E小于预先设定的一个极小值，即网络收敛。如果学习次数大于预先设定的值，网络就无法收敛。
（12）学习结束。
可以看出，在以上学习步骤中，（8）、（9）步为网络误差的“逆传播过程”，（10）、（11）步则用于完成训练和收敛过程。
通常，经过训练的网络还应该进行性能测试。测试的方法就是选择测试样本向量，将其提供给网络，检验网络对其分类的正确性。测试样本向量中应该包含今后网络应用过程中可能遇到的主要典型模式（宋大奇，2006）。这些样本可以直接测取得到，也可以通过仿真得到，在样本数据较少或者较难得到时，也可以通过对学习样本加上适当的噪声或按照一定规则插值得到。为了更好地验证网络的泛化能力，一个良好的测试样本集中不应该包含和学习样本完全相同的模式（董军，2007）。
‘柒’ 什么是BP神经网络
BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层依次逐层处理，传向输出层，若输出层输出与期望不符，则将误差作为调整信号逐层反向回传，对神经元之间的连接权矩阵做出处理，使误差减小。经反复学习，最终使误差减小到可接受的范围。具体步骤如下：
1、从训练集中取出某一样本，把信息输入网络中。
2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网络的实际输出。
3、计算网络实际输出与期望输出的误差。
4、将误差逐层反向回传至之前各层，并按一定原则将误差信号加载到连接权值上，使整个神经网络的连接权值向误差减小的方向转化。
5、対训练集中每一个输入—输出样本对重复以上步骤，直到整个训练样本集的误差减小到符合要求为止。
‘捌’ 为什么要对训练好的神经网络进行测试目的是什么测试和训练过程区别是什么
训练得到拟合程度高的网络，测试样本的准确率未必高。一个好的网络应该具有很好的泛化能力。
可以这样理解，训练是根据你输入的数据通过修正权值来减小误差得到网络模型，测试是用另外的数据去测试网络的性能。
‘玖’ 异常检测有哪些主要的分析方法
1. 概率统计方法
在基于异常检测技术的IDS中应用最早也是最多的一种方法。
首先要对系统或用户的行为按照一定的时间间隔进行采样，样本的内容包括每个会话的登录、退出情况，CPU和内存的占用情况，硬盘等存储介质的使用情况等。
将每次采集到的样本进行计算，得出一系列的参数变量对这些行为进行描述，从而产生行为轮廓，将每次采样后得到的行为轮廓与已有轮廓进行合并，最终得到系统和用户的正常行为轮廓。IDS通过将当前采集到的行为轮廓与正常行为轮廓相比较，来检测是否存在网络入侵行为。
2. 预测模式生成法
假设条件是事件序列不是随机的而是遵循可辨别的模式。这种检测方法的特点是考虑了事件的序列及其相互联系，利用时间规则识别用户行为正常模式的特征。通过归纳学习产生这些规则集，并能动态地修改系统中的这些规则，使之具有较高的预测性、准确性。如果规则在大部分时间是正确的，并能够成功地运用预测所观察到的数据，那么规则就具有高可信度。
3. 神经网络方法
基本思想是用一系列信息单元(命令)训练神经单元，这样在给定一组输入后、就可能预测出输出。与统计理论相比，神经网络更好地表达了变量间的非线性关系，并且能自动学习并更新。实验表明UNIX系统管理员的行为几乎全是可以预测的，对于一般用户，不可预测的行为也只占了很少的一部分。
‘拾’ 误用检测和异常检测的基本原理
异常检测
异常检测通常用于检测系统内容错误，当系统内容错误时将发出执行异常事件。具体使用方法时，在“检测执行内容”事件中，设置所要执行的命令。然后执行其方法‘检测执行’。如果发现命令错误时，就发出执行异常事件。
注意：这里的错误，不是指搭建错误，而是系统内部错误。
异常检测的经典应用以客户服务器方式执行提交时，如果服务端出现错误，造成没有提交成功，这时就要发出系统异常事件，使数据正常处理，数据表数据滚回。如向银行系统的服务器更改存钱信息，当服务器错误没有接收到新的数据，这时要发出异常事件使数据恢复为原来的数据，表示没存上。
在常规应用中，假设一段代码必须按正确的时候进行，错了的时候发出异常事件. 误用检测按照预定模式搜寻事件数据。最适用于对已知模式的可靠检验。执行误用检测，主要依赖于可靠的用户活动记录和分析事件的方法。