机器学习实现恶意URL检测实战代码数据集
恶意URL检测对应与机器学习是个分类问题这里分别用逻辑回归和SVM支持向量机分类模型进行模型实现.恶意URL检测的方法很多这里介绍通过机器学习分析URL文本分词词频来检测恶意URL.训练的数据集为开源数据集通过机器学习训练检测模型然后做了部分工程化的应用将模型持久化在应用的时候加载进来直接应用不用重新进行训练.通过接口调用实现恶意URL检测预测判断.恶意URL检测对应与机器学习是个分类问题这里分别用逻辑回归和SVM支持向量机分类模型进行模型实现.本资源包括机器学习实现恶意URL检测实战的代码和数据集
文件列表
机器学习实现恶意URL检测实战.zip
(预估有个8文件)
data
data.csv
22.12MB
modeluse.py
968B
modeltrain.py
2KB
model
vector.pkl
14.3MB
model.pkl
2.85MB
requirements.txt
710B
README.md
6KB
DataUtils.py
973B
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