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基于gcForest算法的惡意URL檢測
摘要:惡意URL(Malicious URLs)是網(wǎng)絡(luò)犯罪的重要途徑,因此對惡意URL實施有效檢測是保障網(wǎng)絡(luò)安全的前提和關(guān)鍵。近年來,機器學(xué)習(xí)的迅猛發(fā)展為惡意URL檢測提供了新的思路。鑒于此,在研究惡意URL以及對機器學(xué)習(xí)算法實驗的基礎(chǔ)上,得出基于gcForest算法的機器學(xué)習(xí)模型能夠?qū)崿F(xiàn)對惡意URL的精確分類檢測,其精確度達到99.53%,遠高于k近鄰分類算法(k-NearestNeighbor)和隨機森林算法(RandomForest)等其他傳統(tǒng)算法模型,具有較好的檢測效果。
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機器學(xué)習(xí)的特征工程是什么?3個機器學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法介紹!
以下內(nèi)容中，小編將對機器學(xué)習(xí)的相關(guān)內(nèi)容進行著重介紹和闡述，希望本文能幫您增進對機器學(xué)習(xí)的了解，和小編一起來看看吧。
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個人 O2O 優(yōu)惠券預(yù)測分析
摘 要 ：為了建立更加完善的特征體系和優(yōu)化預(yù)測模型，提出優(yōu)化特征工程體系，增加特征值數(shù)量，并改進傳統(tǒng)邏輯回歸預(yù)測模型，使用 GBDT+ 邏輯回歸的組合模型及 XGBoost+ 邏輯回歸的組合模型達到提高預(yù)測精度、提升模型預(yù)測能力的目的。實驗結(jié)果證明，通過優(yōu)化特征工程體系和改進預(yù)測模型解決 O2O 優(yōu)惠券發(fā)放這種預(yù)測方式可以更準(zhǔn)確地預(yù)測消費者的消費行為，為優(yōu)惠券的個性化投放提供可靠的決策支持。
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