dynamic features | BriefGPT

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恶意软件分类中机器学习的解密：数据集、特征提取和模型性能的深入探究
调查了影响基于机器学习的恶意软件检测和分类的关键因素，并发现静态特征优于动态特征，并且结合二者只能稍微改善静态特征的性能。不同包装方式与分类准确性之间没有关联，而在动态提取特征中缺少行为极大地惩罚了它们的性能。较大数量的待分类家族使分类变得
PDFa year ago
通过动态运动基元增强顺应性的人机技能转移
提出了一种系统的方法来从人类演示中提取动态特征，以自动调整 DMP 框架中的参数，此方法可与 LfD 和 RL 一同使用，可使机器人更有效地探索可能的轨迹，从而显着提高机器人的遵从性，并在实际的人机交互实验中得以验证。
PDFa year ago
带动态图特征的决策树
引入决策树与动态图特征相结合的 TREE-G 模型，它不仅考虑了预定义的数据特征，而且结合了顶点特征、图拓扑信息和树的累积信息进行预测任务，同时还提供了可解释性机制，实验结果表明 TREE-G 在多个图和节点的预测基准实验中表现出较高的性能
PDF2 years ago
面向时间预测分析的序列感知分解机
本文提出一种名为 SeqFM 的新型基于因子分解机的模型，可以完全考虑动态特征之间的因果依赖关系，通过多视角自注意力模型分别建模静态特征、动态特征和静态动态特征的交互作用，完成时序预测分析任务。在六个大规模数据集上的实验结果表明，SeqFM
PDF5 years ago
时间序列数据的离散化
提出了一种新方法，将数据离散化为有限数量的值，并使用信息理论准则和确定最佳数量值的准则确定离散化算法，以保留多变量时间系列的动态特征和变量之间的相关性。
PDF19 years ago