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基于机器学习的KDD-CUP99网络入侵检测数据集的分析
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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。
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