针对传统高斯分布容易受到数据样本边缘值和离群点噪声的影响，改用t分布替代原有的高斯混合模型，并使用期望最大化（Expectation Maximization，EM）算法对网络流数据样本进行t分布混合模型的建模。为降低EM算法的迭代次数，对t分布混合模型进行了改进，用理论和实验验证了算法的有效性，并对网络多媒体业务流进行了分类研究。实验表明，提出的算法有较高的分类准确率，拟合的模型要优于传统的K-Means算法和传统的高斯混合模型的EM算法。
2022-02-23 20:07:53
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一个chrome插件, 用于监听网络流, 并生成相应的JavaScript,request代码.
2021-11-25 16:56:19
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搜狗输入法细胞词库-网络流词201904，已经处理好可以直接加到IK的字典中进行分词，不需要其他处理。（今天一看居然被调分调到50了，我觉得不值啊，调一下分）
2021-11-25 14:31:09
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