31、机器学习分类器在安卓恶意软件检测及不平衡数据处理中的应用

机器学习分类器在安卓恶意软件检测及不平衡数据处理中的应用

1. 机器学习分类器概述

机器学习分类器主要分为监督学习和无监督学习两大类。监督学习，也被称为预测学习，它基于相似对象的先验类别相关信息来预测未知对象的类别；无监督学习则被称为描述性学习，通过将相似对象分组来发现未知对象中的模式。常见的机器学习分类器如下：

1.1 朴素贝叶斯

• 原理 ：用于将类别标签分配给问题实例的分类任务。它在对参数进行分类时，所需的训练信息或数据量较少，是一种直接的线性分类器，结果直观且准确。
• 优点 ：计算简单快速，在数据存在噪声和缺失的情况下表现良好，适用于小数据集和大数据集的训练，易于获得准确结果。
• 缺点 ：如果数据集包含大量数值特征，等重要性和独立性的假设就不成立，输出的准确性和可靠性会受到限制。
• 应用 ：文本分类、垃圾邮件过滤、在线情感分析等。

1.2 支持向量机（SVM）

• 原理 ：是一种推荐用于线性分类和回归的分类模型，基于超平面的概念，在多维特征空间中绘制数据实例之间的边界，以区分不同类别的数据实例。
• 优点 ：可用于回归和分类，具有鲁棒性，预测结果非常准确。
• 缺点 ：仅适用于二元分类，计算复杂，处理大数据集时速度慢，内存消耗大。