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基于支持向量机与主动学习的入侵检测的综述报告
支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种经典的监督学习算法，具有很强的泛化性能和较高的分类准确率。入侵检测是网络安全中的重要问题，可以使用机器学习方法进行分类，判断是否有恶意攻击。传统SVM方法在入侵检测中存在一些问题，例如数据量大、数据标注困难等问题。为了解决这些问题，研究者提出了基于SVM与主动学习的入侵检测方法。
主动学习（ActiveLearning）是一种机器学习中经典的学习方法，其利用少量已标注的数据训练模型，并通过主动选择合适的查询样本来预测未标注数据的标签，从而最大化模型的性能。基于主动学习的方法可以减少数据量，并提高分类模型的准确性。
基于SVM与主动学习的入侵检测方法通常包括以下步骤：
1.选择一小部分有标注的数据作为训练集。
2.使用SVM对训练集进行分类。
3.根据分类结果，选择一些未标注的数据作为查询集。
4.通过查询集中的数据让审查者进行标注。
5.使用查询集中的标注数据来训练SVM模型。
6.重复执行步骤2-5，直到达到预定的性能或预算。
与传统SVM方法相比，基于SVM与主动学习的方法可以减少数据量，提高分类准确率，并具有更高的泛化性能。另外，基于SVM与主动学习的入侵检测方法也被广泛应用于网络流量分类、图像分类、自然语言处理等领域。
总之，基于SVM与主动学习的入侵检测方法是一种有效的分类算法，以其在泛化性能上的优势和较高的分类准确率在网络流量分类和计算机安全领域得到了广泛的应用。然而，如何选择查询样本以最大化性能和如何充分利用标注数据以达到良好的分类性能仍是当前研究的热点和难点问题。