Отрывок: Результат анализа качества модели приведен в таблице 3. Таблица 3 - Точность и полнота предсказаний для алгоритма «kNN» при срезе в 1000 первых сегментов Точность Полнота Ф-мера Количество BitTorrent 0,91 0,82 0,86 62 DNS 1,00 1,00 1,00 4338 HTTP 0,9...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorГорячев В. А.ru
dc.contributor.authorБелоусов А. А.ru
dc.contributor.authorСюсин И. А.ru
dc.contributor.authorМинистерство образования и науки Российской Федерацииru
dc.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)ru
dc.contributor.authorИнститут информатикиru
dc.contributor.authorматематики и электроникиru
dc.coverage.spatialсетевой трафикru
dc.coverage.spatialметод k ближайших соседейru
dc.coverage.spatialмашинное обучениеru
dc.coverage.spatialклассификация сетевого трафикаru
dc.coverage.spatialRandom Forestru
dc.coverage.spatialKNN алгоритмru
dc.coverage.spatialанализ данныхru
dc.coverage.spatialприкладной протоколru
dc.creatorГорячев В. А.ru
dc.date.issued2017ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20170914150635ru
dc.identifier.citationГорячев, В. А. Реализация и исследования алгоритмов классификации сетевого трафика : вып. квалификац. работа по спец. "Прикладная математика и информатика" / В. А. Горячев ; рук. работы А. А. Белоусов; рец. И. А. Сюсин ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики, математики и электр. - Самара, 2017. - on-lineru
dc.description.abstractОбъектом исследования являются алгоритмы машинного обучения такие как «Random forest» и метод k ближайших соседей.Цель работы – реализация методов классификации сетевого трафика по типу прикладного протокола, с использованием языка программирования Python, пакетов Pandas, NumPy, Scikit-Learn, и их сравнение.Разработана программная реализация рассмотренных методов, с ее помощью проведен анализ сетевого трафика, выбран наилучший метод классификации.ru
dc.format.extentЭлектрон. дан. (1 файл : 1,8 Мб)ru
dc.titleРеализация и исследования алгоритмов классификации сетевого трафикаru
dc.typeTextru
dc.subject.rugasnti50.01ru
dc.subject.udc004.9ru
dc.textpartРезультат анализа качества модели приведен в таблице 3. Таблица 3 - Точность и полнота предсказаний для алгоритма «kNN» при срезе в 1000 первых сегментов Точность Полнота Ф-мера Количество BitTorrent 0,91 0,82 0,86 62 DNS 1,00 1,00 1,00 4338 HTTP 0,9...-
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Горячев_Василий_Алексеевич_Реализация_исследования_алгоритмов.pdf1.84 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.