科研图表库
学习强国
☭ 国家好民族好,大家才会好
《表1 实验结果:一种基于stacking集成学习的DGA域名检测方法》
提示:宽带有限、当前游客访问压缩模式
本系列图表出处文件名:
随高清版一同展现
《一种基于stacking集成学习的DGA域名检测方法》
获取 高清版本
忘记账户?点击这里
登录
下载图表
忘记账户?点击这里
登录
图表编号
XD00206730700 严禁用于非法目的
绘制时间
2020.12.28
作者
赵珂雨、陈婉莹
绘制单位
四川大学网络空间安全学院、四川大学网络空间安全学院
更多格式
高清、无水印(增值服务)
查看“表1 实验结果:一种基于stacking集成学习的DGA域名检测方法”的人还看了
表2 分类结果混淆矩阵:基于Stacking集成学习的流失用户预测方法
表3 分类结果比较:基于Stacking集成学习的流失用户预测方法
表2 域名字符聚类特征:基于机器学习的僵尸网络DGA域名检测系统设计与实现
表7 C&C IP追踪:基于机器学习的僵尸网络DGA域名检测系统设计与实现
表6 分类特征:基于机器学习的僵尸网络DGA域名检测系统设计与实现
表1 对比实验结果:一种改进的卷积神经网络恶意域名检测算法
上一表
《表4 气体淬火压力变量对比及检
下一表
《表2 不同材质零件真空热处理试
相关图表
《表2 分类结果混淆矩阵:基于Stacking集成学习的流失用户预测方法》
2020.11.30
《表3 分类结果比较:基于Stacking集成学习的流失用户预测方法》
2020.11.30
《表7 C&C IP追踪:基于机器学习的僵尸网络DGA域名检测系统设计与实现》
2020.05.01
《表2 域名字符聚类特征:基于机器学习的僵尸网络DGA域名检测系统设计与实现》
2020.05.01
《表6 分类特征:基于机器学习的僵尸网络DGA域名检测系统设计与实现》
2020.05.01
《表1 对比实验结果:一种改进的卷积神经网络恶意域名检测算法》
2020.02.20
《表2 实验结果:基于词向量的SVM集成学习社交网络抑郁倾向检测方法》
2020.02.10
《表2 HMM模型评估:一种通用的恶意域名检测集成学习方法》
2019.09.25
《表6 基于Stacking的两两集成学习方法》
2019.12.15
《表4 实验结果:基于域名系统属性的速变服务网络检测方法》
2019.09.01
《表1 实验结果统计:一种基于集成学习的城市新增建设用地快速提取方法》
2019.09.30
《表1 雷达参数设置:一种基于集成学习的DBN模型分类方法》
2019.10.01
《表3 算法准确率比较:一种基于行为集成学习的恶意代码检测方法》
2019.08.01
《表1 训练样本情况表:一种基于行为集成学习的恶意代码检测方法》
2019.08.01
《表2 模型测试结果:一种基于行为集成学习的恶意代码检测方法》
2019.08.01
《表2 候选分类方法介绍:一种基于集成学习的钓鱼网站检测方法》
2019.09.15
《表5 分类混淆矩阵:一种基于集成学习的钓鱼网站检测方法》
2019.09.15
《表4 测试集设置:一种基于集成学习的钓鱼网站检测方法》
2019.09.15
《表3 训练集设置:一种基于集成学习的钓鱼网站检测方法》
2019.09.15
《表1 URL特征:一种基于集成学习的钓鱼网站检测方法》
2019.09.15
随机翻阅
《表3 文献[9]建立的快速公交服务水平硬分级(1)》
《表2 术前后血沉、CRP、Cobb角及VSA评分(x±s)》
《表2 7种细胞因子及联合检测在区分早期胃癌组和健康对照组中的诊断值》
《表3 套袋对砂梨和白梨外观品质的影响》
《表1 虚拟机配置情况:云计算中基于负载预测的虚拟资源调度策略》
《表1 世界各大洲的跨国电力互联概况》
《表4 基准回归结果:金融发展规模与效率对城乡收入差距影响——兼论金融服务包容性的角色》
《表1 主要可采煤层特征表》
《表1 冀中坳陷新生界地层单元》
《表1 2型糖尿病合并冠心病患者血浆纤维蛋白原、D二聚体及脂蛋白a变化分析》