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本文主要探究基于机器学习的网络流量识别方法,首先以网络流量识别方法为切入点,分析SVM算法与AdaBoost算法结合应用,进而提出了算法改进措施及算法流程,最后以此为研究基础进行实验分析。实验结果表明,该算法对于各类文件数据的准确率及反馈率均能满足网络流量识别需求。
基于机器学习的网络流量识别方法研究
【摘 要】
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本文主要探究基于机器学习的网络流量识别方法,首先以网络流量识别方法为切入点,分析SVM算法与AdaBoost算法结合应用,进而提出了算法改进措施及算法流程,最后以此为研究基础
【机 构】
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华南农业大学数学与信息学院
【出 处】
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信息与电脑
【发表日期】
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2020年23期
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