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基于深度学习的特征点检测，主要用端到端的方式实现，在该论文中，讲了该方法与几种传统方法的比较
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为了解决网络环境中已标记入侵数据获取代价大的问题，将半监督学习引入网络入侵分类领域。根据网络攻击类型的不同，将少量的已标记入侵数据分为三部分，分别作为最初的训练集训练分类器，形成三个差异较大的初始化分类器。通过三个分类器协同学习，实现对未标记入侵数据进行标记。详细介绍了使用KDD Cup 99数据集构造半监督分类实验数据集的过程。实验结果表明，半监督学习能有效地挖掘未标记入侵数据信息，具有较高的入
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无监督学习方法以及应用
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