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【2h】

An Ensemble Classification Approach with Selective Under and Over Sampling of Imbalance Intrusion Detection Dataset

机译：具有选择性和过度的非平性入侵检测数据集的选择性分类方法

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作者
Priyanka Tripathi; Rajni Ranjan Singh Makwana;
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作者单位

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年度 2019
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1. Boosted Near-miss Under-sampling on SVM ensembles for concept detection in large-scale imbalanced datasets [J] . Bao Lei, Juan Cao, Li Jintao, Neurocomputing . 2016,第JANa8期

机译：支持SVM集成的增强型近缺失欠采样，用于大规模不平衡数据集中的概念检测
2. An efficient classification approach in imbalanced datasets for intrinsic plagiarism detection [J] . Polydouri Andrianna, Vathi Eleni, Siolas Georgios, Evolving Systems . 2020,第3期

机译：内在抄袭检测的不平衡数据集中有效的分类方法
3. Machine-Learning Approach to Optimize SMOTE Ratio in Class Imbalance Dataset for Intrusion Detection [J] . Jae-Hyun Seo, Yong-Hyuk Kim Computational intelligence and neuroscience . 2018,第1期

机译：机器学习方法，可在类别不平衡数据集中优化SMOTE比率以进行入侵检测
4. Feature selection and Ensemble Hierarchical Cluster-based Under-sampling approach for extremely imbalanced datasets: Application to gene classification [C] . Soltani Sima, Sadri Javad, Torshizi Hassan Ahmadi International eConference on Computer and Knowledge Engineering;ICCKE . 2011

机译：极不平衡数据集的特征选择和基于集合层次聚类的欠采样方法：在基因分类中的应用
5. Multiclass Imbalanced Learning in Ensembles through Selective Sampling. [D] . Azari, Ali. 2016

机译：通过选择性采样在集合中进行多类不平衡学习。
6. Machine-Learning Approach to Optimize SMOTE Ratio in Class Imbalance Dataset for Intrusion Detection [O] . Jae-Hyun Seo, Yong-Hyuk Kim 2018

机译：机器学习方法用于在类别不平衡数据集中优化SMOTE比率以进行入侵检测
7. Select the Best Machine Learning Algorithms for Prediction and Classification of Intrusions using KDD99 Intrusion Detection Dataset [O] . Sara Tamy, Hicham Belhadaoui, Mahmoud Almostafa Rabbah, 2019

机译：使用KDD99入侵检测数据集选择最佳机器学习算法，用于预测和分类入侵

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