In the intrusion detection field, s

In the intrusion detection field, supervised learning usually produces classifiers for misuse detection from class-labeled training data. Classifiers basically are a function mapping data points to corresponding class labels. Unsupervised learning distinguishes itself from supervised learning by the fact that no class-labeled data available in the training phase. It groups data points based upon their similarities. Unsupervised learning satisfies the hypothesis of anomaly detection, hence is usually employed in anomaly detection.

Kết quả (Việt) 1:

Trong lĩnh vực phát hiện xâm nhập, giám sát học thường sản xuất classifiers cho lạm phát hiện từ dữ liệu có nhãn lớp đào tạo. Classifiers về cơ bản là một chức năng lập bản đồ điểm dữ liệu để nhãn lớp tương ứng. Học không có giám sát phân biệt chính nó từ giám sát học tập bởi thực tế mà không có nhãn lớp dữ liệu có sẵn trong giai đoạn đào tạo. Nó nhóm dữ liệu điểm dựa trên sự tương đồng của họ. Không có giám sát học tập satisfies giả thuyết của phát hiện bất thường, do đó thường được sử dụng trong phát hiện bất thường.

Kết quả (Việt) 2:

Trong lĩnh vực phát hiện xâm nhập, học có giám sát thường tạo ers fi classi để phát hiện sử dụng sai từ dữ liệu huấn luyện đẳng cấp nhãn. Phân loại ers fi về cơ bản là một bản đồ chức năng các điểm dữ liệu để nhãn lớp tương ứng. Học không giám sát phân biệt chính nó từ học có giám sát bởi một thực tế là không có dữ liệu đẳng cấp nhãn có sẵn trong giai đoạn huấn luyện. Nó điểm nhóm dữ liệu dựa trên sự tương đồng của họ. Học không giám sát satis fi es giả thuyết về phát hiện bất thường, do đó thường được sử dụng trong phát hiện bất thường.