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不平衡网络异常数据代价敏感模型及研究 读者对象:本书适用于计算机网络交互技术研究者
本书以稀有类的分类问题为切入点,以代价敏感学习为支撑,以概率论、混沌理论、信息论、统计学为理论基础,首先从数据特征入手,提出一种基于混沌遗传的代价敏感特征选择方法,设计了基于文化基因构架的高效代价敏感特征选择方法;之后从数据实例角度出发,并提出适用于不平衡数据集的双向实例选择分层策略。通过上述策略及方法的使用,能够对较大规模不平衡网络异常数据进行分类前的综合优化处理,从而有效提升后续异常分类识别的效果。
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