Поиск по каталогу |
(строгое соответствие)
|
- Профессиональная
- Научно-популярная
- Художественная
- Публицистика
- Детская
- Искусство
- Хобби, семья, дом
- Спорт
- Путеводители
- Блокноты, тетради, открытки
Malicious URL Classification. Using Extracted Features, Feature Selection Algorithm, and Machine Learning Techniques
В наличии
Местонахождение: Алматы | Состояние экземпляра: новый |
Бумажная
версия
версия
Автор: Jo Simon Ambata,Jose Lean Gaurana and Dan Nicole Jacinto
ISBN: 9786205509128
Год издания: 1905
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 124
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 35645 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:Код товара: 714786
Способы доставки в город Алматы * комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней |
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK) |
Курьерская доставка CDEK из города Москва |
Доставка Почтой России из города Москва |
Аннотация: This book aims to develop a model that classifies whether a certain website is legitimate or malicious using machine learning methodologies and to determine whether increasing a model’s feature set will lead to an increase in its performance. The authors used three distinct cases to generate an optimal model, each case differs in the number of features used in the dataset. The first case used the base or the original dataset. The second case used an extended feature set. A feature selection algorithm was used in the extended feature set to create a new data set for the third case. The classifiers used to generate the models are Random Forest, J48, C-SVC, and kNN. The result showed an increase in performance when comparing the models of the first case versus the second case. No significant change was observed when the second case’s models were compared with the third’s models. The study showed that there is a directly proportional relationship between a model’s number of features and a model’s performance. Extending the number of features of the data set leads to an increase in the performance of each model.
Ключевые слова: Machine Learning, Artificial Intelligence, URL Classification, Machine Learning Algorithms, Feature Selection Algortihm, Extracting Features of a URL