Antract ushbu mavzuni Internetda uzilishda katta harakat, mualliflar tabiiy tildan foydalanadilar ma'lumotlar to'plami

5. XULOSA
Biz birinchi navbatda outages.org dan kelayotgan elektron pochta xabarlarini kuzatamiz (obunachilar elektron pochta xabarlarini oldilar
so‘zning tasniflash uchun foydali ekanligini bildiradi; Natijada, biz ism-so'zni import qildik
TF-IDF dan chiqdi va ip ichidagi td-idf qiymati yuqori bo'lgan so'z ishlamasligini aniqladi
4.3.1 Biz buni qanday qilamiz
hozirgi kungacha uzilish turi taqsimotining pirog figurasi.
ularni alohida ko'rsating. Shuningdek, biz 2015-yilgi uzilishlar arxivlarini birlashtirib, a chizishga erishamiz
10-rasm: Har bir uzilish turining foizi
Ma'lumotlarni qayta ishlash va tasniflashni yaxshilash uchun asboblar to'plami (NLTK). Keyin, biz harakat qildik
Agar elektron pochta tarkibi traceroute haqida ma'lumotni o'z ichiga olsa, biz ularni chiqarib tashlaymiz va
1514 gacha, 315 ta mavzuni o'quv ma'lumotlarimiz sifatida belgilab qo'ygan va python Natural Language ishlatgan
Machine Translated by Google

---

dastur noto'g'ri konfiguratsiya muammolari.
Yarim nazorat ostidagi chiziqli L2-SVMlar uchun Deterministic Annealing (DA) algoritmidan foydalaning.
bog'liq uzilish turi bilan kalit so'zlarni oldindan tahlil qilish va ma'lumotlarni birlashtirish kabi
Shu paytgacha amalga oshirgan vazifalarimiz bilan bir qatorda, biz qiladigan ishlar ham ko‘p
siyrak ma'lumotlar to'plamlari uchun (misoldagi nolga teng bo'lmagan xususiyatlar soni odatda kichik). Biz
Ushbu kalit so'zlar har doim AT&T, Verizon, Level 3 va ba'zi mobil qurilmalar bilan bog'liq
6.1 Yoshga bog'liq bo'lgan kalit so'zlarni tahlil qilish
2006 yildan 2015 yilgacha mobil ma'lumotlar emissiyasi umumiy uzilishlarning qariyb 40 foizini tashkil qiladi.
ko'p sonli misollar va xususiyatlarni o'z ichiga olgan muammolar. U birinchi navbatda yoziladi
6 . KELAJAK REJALARI
Svmlin deb nomlangan yarim nazorat ostida o'rganish uchun hal qiluvchilar, u tasniflash uchun juda mos keladi
yuksalmoqda. Bu uzilishlar ro'yxatini tahlil qilish orqali erishgan natijamizga mos keladi.
maÿlumotlar toÿplami.
turlari (tsenzura, hujumlar) va tabiiy ofatlar butun dunyo bo'ylab juda oz miqdordir
oqilona tasniflagichga asoslangan yangi ip uchun yozing. Biz Fast Linear SVM dan foydalanamiz
Bir necha yil ichida mobil foydalanuvchilarning ko'payishi bilan biz mobil tarmoq muammolarini topamiz
5.1.1 Mobil tarmoq muammolari ortib bormoqda
bizning tasnifimiz uchun va tasniflash natijasini oldik. Oxirgi qadam - uzilishni bashorat qilish
foydalanuvchi tomonidan xabardor bo'lish ehtimoli ko'proq. Boshqa turlar, masalan, qasddan
umumiy uzilishlar har doim foydalanuvchilar bilan bog'liq bo'lib, bu uzilishlarni osongina ko'rsatadi
vaziyat. Shundan so'ng biz ikki o'lchovli matritsani yaratdik va foydali ma'lumotlarni oldik