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.author | Горячев В. А. | ru |
dc.contributor.author | Белоусов А. А. | ru |
dc.contributor.author | Сюсин И. А. | ru |
dc.contributor.author | Министерство образования и науки Российской Федерации | ru |
dc.contributor.author | Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет) | ru |
dc.contributor.author | Институт информатики | ru |
dc.contributor.author | математики и электроники | ru |
dc.coverage.spatial | сетевой трафик | ru |
dc.coverage.spatial | метод k ближайших соседей | ru |
dc.coverage.spatial | машинное обучение | ru |
dc.coverage.spatial | классификация сетевого трафика | ru |
dc.coverage.spatial | Random Forest | ru |
dc.coverage.spatial | KNN алгоритм | ru |
dc.coverage.spatial | анализ данных | ru |
dc.coverage.spatial | прикладной протокол | ru |
dc.creator | Горячев В. А. | ru |
dc.date.issued | 2017 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\ВКР20170914150635 | ru |
dc.identifier.citation | Горячев, 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-line | ru |
dc.description.abstract | Объектом 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.extent | Электрон. дан. (1 файл : 1,8 Мб) | ru |
dc.title | Реализация и исследования алгоритмов классификации сетевого трафика | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.subject.rugasnti | 50.01 | ru |
dc.subject.udc | 004.9 | ru |
dc.textpart | 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... | - |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Горячев_Василий_Алексеевич_Реализация_исследования_алгоритмов.pdf | 1.84 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.