KDD-Cup99

本次代码使用以下几种方法实现了二分类和三分类。其中二分类将分为normal类和abnormal类，三分类分为normal类、smurf类和其他类。包含的代码文件主要任务如下：

• 数据预处理：将字符型数据映射为离散型；
• 朴素贝叶斯、KNN、AdaBoost、SVM、XGBoost、Bagging、随机森林、决策树、DNN相关代码实现

代码功能为：

1. utils.py:Preprocess data;
2. 11_intrusion_detection.py:Classical methods for binary classification;
3. 11_three_class.py:Classical methods for three classification;
4. two_class_nn.py:Neural network for binary classification;
5. three_class_nn.py:Neural network for three classification;

Reference:

KDD CUP99数据集预处理（Python实现）
hr-gith/Intrusion-Detector
XLab-Tongji/KDD-CUP99-Modeling