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基于GWO_
CatBoost
的物联网入侵检测分类模型
灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)由澳大利亚格里菲斯大学学者 Mirjalili 等人于2014年提出来的一种群智能优化算法。该算法受到了灰狼捕食猎物活动的启发而开发的一种优化搜索方法,它具有较强的收敛性能、参数少、易实现等特点。近年来受到了学者的广泛关注,它己被成功地应用到了车间调度、参数优化、图像分类等领域中。用GWO优化
CatBoost
的参数来进行物联网入侵检测分类。
2021-03-19 20:18:56
2.03MB
智能算法
预测
1
机器学习通用代码(XGboost、LightGBM、
Catboost
)
机器学习算法XGboost、LightGBM、
Catboost
的代码架构,满足基本的数据分析,回归、二分类、多分类。
2020-02-01 03:09:26
13KB
python
机器学习
1
catBoost
原稿
文档是
catBoost
原本,想要看看原算法的细节,请从原文开始
2019-12-21 20:02:34
696KB
集成学习
机器学习
类别变量
随机森林
1
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