基于机器学习的KDD-CUP99网络入侵检测数据集的分析

• 作者: 余华鸿 周凤艳 陈毛毛
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 教育
• 关键词: 机器学习 模型训练 分析预测 有监督学习
• 年，卷（期）: 2019,（z1）
• 所属期刊栏目: 教学法与教学组织
• 页码范围: 91-97
• 页数: 7页
• 分类号: G642
• 字数: 4101字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2019.Suppl(1).022

摘要

使用Python编程,采用朴素贝叶斯分类器、Softmax回归和决策树回归3种有监督学习算法,对KDD-CUP99网络入侵监测数据集进行训练,并分析结果.首先通过3种分类器库的函数,对KDD-CUP99数据集进行分析预测;然后通过增量式训练方法探究3种分类器对训练数据量的依赖程度;最后通过特征筛选探究3种分类器算法受样本特征数量的影响程度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余华鸿	陆军防化学院基础部	2	2	1.0	1.0
2	周凤艳	陆军防化学院基础部	2	2	1.0	1.0
3	陈毛毛	陆军防化学院基础部	1	1	1.0	1.0