一.反欺诈几种发展阶段： 1.黑名单，信誉库和指纹设备。这个很好理解，就是针对已有的出现过过信用的人进行标记，但是这种无法标记没有信用记录的人； 2.规则规律。这个根据一些好的信用的人一些特性，或者一些黑名单的人进行标记统计，总结出一些规则，然后通过规则去过滤避免一些风险； 3.有监督机器学习。有监 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-11-25 22:26:30
阅读次数：
275
题意：这个题给你n个数，然后有q组询问，无修改，每次询问一个长度x，问你所有长度为x的区间价值加和是多少，区间的价值的计算是这样定义的，一个区间的价值就等于这个区间中不同数字的个数 思路:看了题解虽然理解了，但感觉还是很难想啊，原本这个题卡在了怎么把n2的降维成n的，这个题目也算是很经典的一个套路吧 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-11-19 11:06:55
阅读次数：
168
数据降维 分类 + PCA(主成分分析降维) + 相关系数降维 PCA 降维(不常用) 实现思路 + 对数据进行 标准化 + 计算出数据的 相关系数矩阵 (是方阵, 维度是nxn, n是特征的数量) + 计算出 相关系数矩阵 的特征值和特征向量(虽然这里说的是向量, 但是是矩阵, 这个矩阵的每一列都 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-11-17 00:26:43
阅读次数：
260
1. 前言 “数据决定了机器学习的上限，而算法只是尽可能逼近这个上限” ，这里的数据指的就是经过特征工程得到的数据。特征工程指的是把原始数据转变为模型的训练数据的过程，它的目的就是获取更好的训练数据特征，使得机器学习模型逼近这个上限。特征工程能使得模型的性能得到提升，有时甚至在简单的模型上也能取得不 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-11-15 00:10:31
阅读次数：
253
B站学JAVA 001_如何学习java300集 300集特点 三重： 重代码（现场敲代码） 重底层（内存分析、源码源码） 重项目（项目穿插教学） 整体把握，宏观的建立知识体系，不断攀爬，俯瞰学科知识，降维打击 建立知识体系重于遍地开花了解知识点 002_计算机发展史和发展方向 ...
分类：
编程语言 时间：
2018-11-14 23:15:39
阅读次数：
332
上图讲述的两组数据，可以看到左图的数据离散度比较大，相关性比较弱，右图数据的相关性比较强；我们在使用PCA的时候，就是要将相关性强的数据进行降维，以减少处理的数据量。 那么怎么描述数据的相关性呢？使用期望，协方差以及相关系数：下面分别是左图和右图的数字特征： 其实其关键性做得是R，R说明了点间的相关... ...
分类：
其他好文 时间：
2018-11-11 23:24:41
阅读次数：
206
我摘录的代码。 原文：https://sefiks.com/2018/03/21/autoencoder-neural-networks-for-unsupervised-learning/ Previously, we’ve applied conventional autoencoder to ...
分类：
Web程序 时间：
2018-11-10 19:03:45
阅读次数：
722
运用二维降维到一维的例子帮助理解 对于如下二维数据 PCA算法会试图寻找一条直线使得所有数据到这个直线的距离的平方和最小（”投影误差“最小）（图中所有蓝色线长度的平方和）（注意：做PCA之前需要将数据进行标准化，将数据映射到（0，1）区间内） 对于以下两种情况，PCA会选择红色线 更书面的表达 Re ...
分类：
其他好文 时间：
2018-11-04 14:14:47
阅读次数：
179
为什么要降维？ 维数少可以使算法有更快的计算速度，减少机器内存占用等 多个特征携带的“信息”有相同或类似的情况（冗余） 用于数据可视化 如何降维？ 简单的例子，对于二位数据 可以找到一条线 将所有的数据映射到这条线上 然后用映射后的一维数据去代表二位数据 三维降维到二维的例子，假设数据如下 这时，表 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-11-04 12:40:23
阅读次数：
183
python里面是numpy.linalg.norm(X, ord=...., axis=...) norm的涵义是距离；具体的数学含义就是把元素进行某种运算的结果； 距离有几种计算方式： L1：数学含义就是x的绝对值之和，很多时候用于降维； 又称之为曼哈顿距离；如果X是一维数组，求得值是数组中数据... ...
分类：
其他好文 时间：
2018-11-03 21:56:58
阅读次数：
191
