在机器学习中,一般将样本分成独立的三部分训练集(train set),验证集(validation set)和测试集(test set)。其中,训练集用于建立模型。
...训练数据)需要进行类别判断,就可以将这组新数据作为输入送给学好的分类器进行判断。 2.1 分类学习-评价 训练集(training set):顾名思义用来训练模型的已标注数据,用来建立模型,发现规律。
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...CV是用来验证分类器的性能一种统计分析方法,基本思想是把在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集(train set),另一部分做为验证集(validation set),首先用训练集对分类器进行训练,在利用验证集来测试训练得到的模型(model),以此来做为评价分...
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The supervised learning needs large number of labeled examples acting as training set.
监督学习需要大量带标记数据做训练集,以保证所得假设的泛化能力。
参考来源 - 基于“合作—参与”计算认知模型的半监督学习算法研究与应用It does not need to label or strictly filtrate the training data set, and has a good result and high efficiency when detecting intrusion.
这种入侵检测方法不需要对训练集进行标类和严格的过滤,对未知入侵的检测有比较好的效果,而且算法的运行效率也比较高。
参考来源 - 一种蚂蚁聚类算法及其在入侵检测中应用的研究·2,447,543篇论文数据,部分数据来源于NoteExpress
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