在二分类问题中，通常假设正负类别相对均衡，然而实际应用中类别不平衡的问题，如100, 1000, 10000倍的数据偏斜是非常常见的，比如疾病检测中未患病的人数远超患病的人数，产品质量检测中合格产品数量远超不合格产品等。在检测信用卡欺诈问题中，同样正例的数目稀少，而且正例的数量会随着时间和地点的改变 ...
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2018-03-12 20:59:12
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孤立的恐惧对名望的追求高度的和谐和共识是大部分人的幸福感、安全感的源头公开性能让某种行为具有社会可接受性 P5谈论和沉默决定了意见气候那些被新的东方政策说服的人，感觉自己所想的都是合理的。因此他们就会大声而且非常自信地说出自己的想法，表达自己的观点；而那些拒绝新的东方政策的人，感到自己被孤立了，因此 ...
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2018-01-30 23:10:25
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区块链金融系统开发，随着区块链技术发展的越来越成熟。区块链+金融系统出现在人们眼前，并且应用的极其之多。 区块链金融是区块链技术在金融领域的应用。区块链是一种基于比特币的底层技术，本质其实就是一个去中心化的信任机制。通过在分布式节点共享来集体维护一个可持续生长的数据库，实现信息的安全性和准确性。 其 ...
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2018-01-19 16:49:28
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使用机器学习的方法可以解决越来越多的实际问题，它在现实世界中的应用越来越广泛，比如智能风控、欺诈检测、个性化推荐、机器翻译、模式识别、智能控制，等等。 机器学习分类 我们都知道，机器学习可以分为三大类：监督学习（Supervised Learning）、无监督学习（Unsupervised Lear ...
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2018-01-08 01:11:02
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2017新农合最新政策：报销比例、报销范围、报销标准及补偿标准 2017年新农合报销比例是多少？ 一、新农合门诊报销比例 1、农村卫生门室、卫生所报销比例60%； 2、镇卫生院报销比例40% 3、二级医院报销比例30% 4、三级医院报销比例20% 5、镇级合作医疗门诊报销限额5000元/年。 二、新 ...
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2018-01-07 23:28:47
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数据挖掘算法与现实生活中的应用案例 如何分辨出垃圾邮件”、“如何判断一笔交易是否属于欺诈”、“如何判断红酒的品质和档次”、“扫描王是如何做到文字识别的”、“如何判断佚名的著作是否出自某位名家之手”、“如何判断一个细胞是否属于肿瘤细胞”等等，这些问题似乎都很专业，都不太好回答。但是，如果了解一点点数据 ...
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2017-12-29 16:55:19
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批准还是拒绝收到交易请求 - 以在线支付方式购买价格为1500元的手机。批准还是拒绝？ ?某全球大型在线支付公司每天都处理上千万笔类似的请求。金融支付与科技创新深度融合，支付产品及场景更加丰富，支付更加简单、安全、方便。为了使服务体验不断优化、支付安全更有保障，在线支付平台与支付网络欺诈始终在进行着无休止的博弈。据《2016年国内银行卡盗刷大数据报告》不完全统计，运营商×××数量超过1.3
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2017-12-22 18:38:14
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自苹果公司推出iPhone智能手机以来，以智能终端为代表的技术浪潮已将整个世界带入了移动互联的时代。移动互联网在扩展互联网的应用范围与场景、创造更多的业务机会的同时，其以移动App为核心的生态特点，也给广大的互联网企业带来了新的挑战。不同于传统互联网，与个人紧密绑定的智能手机更难追踪。在推广的效果追踪、业务防欺诈、运营效果评估等领域，企业迫切需要一种新的设备识别与追踪技术，来区分有价值的用户、恶意用户甚至是欺诈团伙，以保护企业资产，并最大程度的提高市场推广与业务运营的ROI。
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2017-12-11 15:07:21
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这篇文章主要是介绍下C题的解题思路，首先我们对这道C题进行一个整体的概括，结构如下： C题：经济类 第一问：发现危险人群。 发现：欺诈的方式开始。雇佣或浪漫的承诺。 数据→确定特定的经济萧条地区→确定最危险的人群→针对这些人群的预防活动 被贩卖的因素（卷入人口贩运的风险因素）： 贫困、失业、移民、逃 ...
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2017-12-04 22:25:06
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data = pd.read_csv("creditcard.csv") data.head()count_classes = pd.value_counts(data['class'],sort = True).sort_index() # value_count:计算数值的个数count_cla... ...
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2017-11-21 19:48:10
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