关于瑞星新统计学习引擎的DT算法和SVM算法的理解

显示全部楼层 · 发表于 2013-11-9 23:32:01

可以去问问官方的，这样的看不懂。

显示全部楼层 · 发表于 2013-11-9 23:53:41

在一些领域svm的分类效果确实优于dt，比如lz提到的手写字体识别、新闻分类等一般也不考虑用dt。另外我们每个行业在处理相同的(分类)问题关注的指标一般也不同，比如在毒蘑菇检测的问题上大家都觉得把可疑的蘑菇划分为有毒比96%的准确率更靠谱。嗯，感lz科普。

显示全部楼层 · 发表于 2013-11-10 08:11:14

xiaobai123 发表于 2013-11-9 23:53
在一些领域svm的分类效果确实优于dt，比如lz提到的手写字体识别、新闻分类等一般也不考虑用dt。另外我们每个 ...

那你的意思是瑞星这个引擎究竟好还是不好...

显示全部楼层 · 发表于 2013-11-10 10:23:31

你说的很对，SVM算法把ANN打得落花流水，更不用提更老的DT了，谁会去设计更差的算法？
我们不是算法的设计者，也不是同事，根本没必要争论算法本身的好坏不是吗？

瑞星开始也用SVM，但最终放弃，因为使用DT后有两大好处：

一、人工参与程度降到零

开发东西是为了解放反病毒分析员的，而不是给反病毒分析员换个工作方式。
瑞星没有小红伞、BD、卡巴，客户环境也不是都有互联网，所以得有相当的人力去支持基础引擎处理复杂恶意软件，而不是整天判个黑白给机器提供学习样本。

二、模型透明、结果易控

对误报样本训练后，新的模型绝对不报，而且可以直接控制模型数据，在树中剪掉导致误报的分支，这样不重新训练也能去误报;SVM对于使用者来说更像一个黑盒，使用者肯定不会直接去修改支持向量吧？

算法本身各有优缺点，选择时，还是看实际的业务目标，最终效果还得看后期运维。

一直听说360用SVM，如果真是，那这么好的算法不也是过了好几年后才成熟吗？
那是算法不合适还是360用不好呢？你这是在黑360的节奏啊

最后，RDM是一种尝试，刚开始运行，只希望在各位的帮助下能够顺利成长。

显示全部楼层 · 发表于 2013-11-10 10:25:56

麦青儿发表于 2013-11-10 10:23
你说的很对，SVM算法把ANN打得落花流水，更不用提更老的DT了，谁会去设计更差的算法？
我们不是算法的设计 ...

关系官方人员科普

显示全部楼层 · 发表于 2013-11-10 10:27:53

官方出现了,支持科普!

显示全部楼层 · 发表于 2013-11-10 10:33:06

这方面很学院派啊？哪个学校毕业的？

显示全部楼层 · 发表于 2013-11-10 10:42:18

楼主你把这个帖子发满了卡饭啊？到处都是...

显示全部楼层 · 发表于 2013-11-10 11:32:57

管你啥算法，用户只看效果。用户都懂算法为啥自己不去编杀软引擎

显示全部楼层 · 发表于 2013-11-10 12:54:42

杀软都玩上数学概念了

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