软件缺陷检测案例的特征选择
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适合人群
具有计算机科学基础背景,专注于机器学习和深度学习的大学生和研究者
你将会学到
深刻理解基于xgboost的机器学习算法,并过渡到对深度学习算法DNN的理解
课程简介
本课程基于机器学习xgboost和深度学习DNN实现软件缺陷检测综合案例,主要内容包括使用Pandas进行数据预处理和探索性数据分析。以及使用随机森林(Random Forest)集成学习算法进行特征工程,同时使用主成分分析(PCA)对数据进行降维。然后使用xgboost算法完成模型的训练和测试。最后基于DNN算法实现软件缺陷检测。
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