互联网大数据挖掘与分类 pdf下载
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内容简介
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作 者:程光,周爱平,吴桦 著
定 价:40
出 版 社:东南大学出版社
出版日期:2015年12月01日
页 数:231
装 帧:平装
ISBN:9787564161965
●1绪论
●1.1背景知识
●1.1.1研究背景
●1.1.2研究意义
●1.2网络测量技术
●1.2.1网络测量常见对象
●1.2.2网络测量分析的问题
●1.2.3单点测量常用方法
●1.2.4单点网络测量常用工具
●1.2.5分布式网络测量技术
●1.3分类算法
●1.3.1决策树
●1.3.2贝叶斯分类
●1.3.3支持向量机
●1.4C4.5算法
●l.4.1算法概述
●1.4.2决策树的分割
●1.4.3决策树的剪枝
●1.4.4剪枝实例
●1.4.5十折交叉验证方法
●部分目录
●1.1背景知识
●1.1.1研究背景
●1.1.2研究意义
●1.2网络测量技术
●1.2.1网络测量常见对象
●1.2.2网络测量分析的问题
●1.2.3单点测量常用方法
●1.2.4单点网络测量常用工具
●1.2.5分布式网络测量技术
●1.3分类算法
●1.3.1决策树
●1.3.2贝叶斯分类
●1.3.3支持向量机
●1.4C4.5算法
●l.4.1算法概述
●1.4.2决策树的分割
●1.4.3决策树的剪枝
●1.4.4剪枝实例
●1.4.5十折交叉验证方法
●部分目录
系统介绍了互联网大数据研究领域涉及的海量流量数据的挖掘与分类内容,包括活跃节点检测、超点检测、长持续时间数据流检测、大流识别、异常检测、流关联分析、流量聚合分析以及流量分类等。本书的成果对深入研究大数据挖掘具有重要的参考价值,为网络安全管理提供参考。