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机译:通过从复杂数据集中选择高度加权的前k个特征来提高机器学习算法的时间复杂度和准确性
机译:基于机器学习和特征选择方法的入侵检测特征的实证评估
机译:网络安全入侵检测的数据挖掘和机器学习方法研究
机译:通过结合选定的特征选择和参数优化来提高入侵检测系统的检测精度并减少学习时间
机译:使用分类算法区分时间序列数据以提高时间模式检测的特征
机译:在UNSW-NB15数据集上提高基于机器学习的网络入侵检测系统的性能
机译:特征选择方法同时提高机器学习分类器的检测精度和模型建筑时间