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ensemble machine learning
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一种用于检测网络欺凌的机器学习集成模型
社交媒体平台、网络欺凌、自动化系统、集成机器学习和挑衅性推文是本研究的关键词。研究通过采用四种特征提取技术,并结合五种机器学习算法,最终实现了 94.00% 的高准确率,优于传统机器学习模型,并超越了之前在相同数据集上的实验结果。
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4 months ago
预测职业足球市场价值:可解释机器学习模型的见解
本文提出了一种创新的方法,利用可解释机器学习模型预测职业足球运动员的市场价值。使用从 FIFA 网站整理的数据集,我们采用集成机器学习方法结合 Shapley Additive exPlanations (SHAP) 来提供模型预测的详细解
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8 months ago
基于集成学习的物联网网络安全异常检测通过贝叶斯超参数敏感性分析
本文通过使用集成机器学习方法以实现 IoT 的异常检测,提出了一个统一的框架,利用贝叶斯超参数优化适应包含多个 IoT 传感器读数的网络环境,实验结果表明与传统方法相比具有高预测能力。
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a year ago
基于超图的机器学习集成网络入侵检测系统
使用超图来捕捉端口扫描攻击的演化模式,建立了一种基于超图度量的机器学习网络入侵检测系统,可实时智能地监测和检测端口扫描活动和对抗性入侵,具有鲁棒性和复杂动态的完美表现,检测性能近乎百分百。
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2 years ago
MM
基于无监督集成学习的湍流计算流体力学模拟分割
本文介绍了一种使用集成机器学习框架实现的无监督聚类算法将复杂计算机模拟中的涡流模式数据分类并划分为不同结构分类目录,提高了数据划分的准确性和鲁棒性,并给出了更精确和可靠的感兴趣区域范围确定方法。
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3 years ago
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