机译:寻求一种有效且可扩展的特征选择方法来进行互联网流量分类
School of Computer Science and Information Technology, RMIT University, Melbourne, Australia;
School of Computer Science and Information Technology, RMIT University, Melbourne, Australia;
School of Computer Science and Information Technology, RMIT University, Melbourne, Australia;
Department of Electrical Engineering, City University of New York, United States;
Electrical & Computer Engineering Program, Texas A& M University at Qatar, Doha, Qatar;
Feature selection; Metrics; Traffic classification;
机译:基于深度学习和特征选择技术的高效交通特征生成方法
机译:优化有效加密流量分类的功能选择:系统方法
机译:使用XGBoost分类器对互联网流量进行特征选择和分类
机译:基于蟑螂侵扰优化的网络流量分类新特征选择技术
机译:一种用于加密网络流量分类的特征选择的系统方法。
机译:质谱分类中用于卵巢癌检测的无监督特征选择的尺度空间方法
机译:一种基于ML的互联网流量分类的特征选择新方法