电脑行为监控软件的机器学习应用：Python代码实战

电脑行为监控软件在今天的信息化社会中扮演着关键的角色，它可以记录用户的活动、网络使用情况以及应用程序的操作。为了更好地理解和分析这些数据，机器学习技术成为一种强大的工具，能够帮助我们从海量的监控数据中提取有用的信息。

1. 背景介绍

在这个项目中，我们将探讨如何使用Python编写机器学习代码，以改进电脑行为监控软件的性能。我们将依赖一些常见的机器学习库，如Scikit-learn和TensorFlow，来构建一个能够准确识别用户行为的模型。

2. 数据收集与预处理

首先，我们需要收集大量的监控数据，包括用户的键盘输入、鼠标操作和应用程序的使用情况。这些数据将用于训练我们的机器学习模型。在代码实现中，我们可以使用Python的pynput库来捕获键盘和鼠标事件，同时使用系统命令...