【文件属性】：
文件名称：IDS-KDDcup:检测网络流的异常连接（KDD-cup 99）
文件大小：3.82MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-04-30 19:39:02
Python
IDS-KDDcup
检测网络流的异常连接（KDD-cup 99）
了解数据
尝试找出什么是数据集的不同类
在将字符串值映射到数字并将所有类别划分为正常和异常之后
准备数据
功能重连
PCA
入侵检测系统
朴素的贝叶斯
随机森林
逻辑回归
决策树
SVC
比较算法
【文件预览】：
IDS-KDDcup-master
----.gitignore(1KB)
----UnderstandingData()
--------labels_variety(for Testing Dataset).png(34KB)
--------After Mapping Datasets()
--------labels_variety(for Training Dataset).png(41KB)
--------look at Datasets.py(1KB)
----1D-CNN.py(7KB)
----LICENSE(34KB)
----README.md(1KB)
----PrepareData()
--------1.Mapping()
--------.gitkeep(1B)
--------Produced Data()
--------3.PCA()
--------2.FeatureReduction()
----Datasets()
--------corrected(Testing Dataset).gz(1.34MB)
--------kddcup.data_10_percent(Training Dataset).gz(2.05MB)
----IDS()
--------NaiveBayes.py(5KB)
--------Naive_bayes_result.png(19KB)
--------.gitkeep(1B)
--------Random_Forest_Result.png(25KB)
--------Algorithms(4).py(6KB)
--------Algorithms diffrence on f1.png(17KB)
--------Logistic_Regression_Result.png(27KB)
--------Logestic_regression.py(5KB)
--------SVC_result.png(22KB)
--------SVC.py(5KB)
--------Decision_Tree_result.png(23KB)
--------DecisionTree.py(5KB)
--------Random_Forest.py(5KB)
--------Algorithms results.png(25KB)