训练分类模型和数据分类的方法和装置.pdf
灵慧****89
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数据分类模型的训练方法、数据分类方法和装置.pdf
本说明书实施例描述了数据分类模型的训练方法、数据分类方法和装置。根据实施例的方法,首先获取标签已知的正数据样本和标签未知的灰度数据样本,然后分别确定基于该正数据样本的标准正数据概率分布和基于该灰度数据样本的拟合正数据概率分布。进一步即可根据该标准正数据概率分布和拟合正数据概率分布实现对数据分类模型的训练。如此基于灰度数据中的正数据也应服从标准正数据概率分布的原则,构建适用于对所有数据进行标签分类的数据分类模型,从而能够提高利用该数据分类模型对数据进行分类的准确性。
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本公开的实施例公开了训练分类模型和数据分类的方法和装置。该方法的具体实施方式包括:执行以下训练步骤:从样本集中选取至少一个样本;基于概念表征网络提取每个样本的概念表征和每个类别的概念表征;根据每个样本的概念表征与其所属类别的概念表征的距离计算每个样本所属类别的预测概率;根据每个样本所属类别的预测概率和类别标签计算总损失值;若总损失值小于预定阈值,则基于概念表征网络构造分类模型。该实施方式能够从有限的标注样本中学习新类别的鲁棒、可信的知识。
业务数据分类模型的训练、业务数据的分类方法和装置.pdf
本发明公开了业务数据分类模型的训练、业务数据的分类方法和装置,涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括:利用多个业务数据样本构建样本集,其中,样本集中的一个样本包括一个业务数据样本的样本特征以及对应的处理类别;基于样本集划分出训练样本集和测试样本集;利用训练样本集中的样本特征和对应的处理类别,训练分类模型,得到数据分类模型;利用测试样本集中的样本特征和对应的处理类别,测试数据分类模型,并根据测试的结果,为数据分类模型修正分类阈值。该实施方式能够比较准确的为业务数据进行分类,从而更准确、高效地完成业务
分类检测模型训练方法和装置、分类检测方法和装置.pdf
本公开提供一种分类检测模型训练方法和装置、分类检测方法和装置。分类检测模型训练装置对恶意样本APK进行反编译,以得到目标文件,并从目标文件中提取出静态特征;利用沙箱工具从恶意样本APK中提取出动态特征;利用静态特征和动态特征生成训练数据集;利用预设的特征选取模型从训练数据集中提取出第一特征样本集合;利用第一特征样本集合对预设分类器进行训练,以得到经过训练的分类检测模型。从而利用所得到的分类检测模型对待检测APK进行分类检测。本公开在无需人工干预的情况下有效克服分类检测效率低、准确度低的问题。
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本申请提供一种分类模型训练的方法及装置、数据分类的方法及装置,所述分类模型训练的方法包括:获取样本数据集,所述样本数据集包括至少三种类别标签以及类别标签对应的特征数据,统计每个类别标签的数量在所述样本数据集中的占比;根据每个类别标签的数量在所述样本数据集中的占比,将所述样本数据集中的类别标签划分为至少两个样本组;将所述样本组输入至对应的分类模型中进行训练直至达到训练条件。样本数据集中的类别标签比例不均衡,上述处理后的样本数据集的质量大幅提高,进而能够确保分类模型的训练效果,训练好的分类模型在实际的分类预测