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搜索资源列表

  1. 机器学习工程师从算法基础到实战案例

  2. 【课程内容】 第一阶段：Python数据分析与建模库 Python快速入门 科学计算库Numpy 数据分析处理库Pandas 可视化库Matplotlib Seaborn可视化库 第二阶段：机器学习经典算法 回归算法 决策树与随机森林 贝叶斯算法 Xgboost 支持向量机算法 时间序列AIRMA模型 神经网络基础 神经网络架构 PCA降维与SVD矩阵分解 聚类算法 推荐系统 Word2Vec 第三阶段：机器学习案例实战 使用Python分析科比生涯数据 案例实战-信用卡欺诈检测 Python

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-14
    • 文件大小：76
    • 提供者：u013844840

  1. 案例实战信用卡欺诈检测数据集

  2. “人工智能学习笔记——案例实战信用卡欺诈检测”博客中的数据集

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-06-13
    • 文件大小：69206016
    • 提供者：tichimi3375

  1. 机器学习大纲、路线指导

  2.  Python 基础与科学计算库 numpy  数据分析处理库与数据可视化库  回归算法  案例实战信用卡欺诈检测  决策树与随机森林  Kaggle 机器学习案例实战  支持向量机算法  神经网络模型  mnist 手写字体识别  聚类与集成算

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-11-30
    • 文件大小：362496
    • 提供者：fubingyao

  1. 信用卡欺诈检测.rar

  2. 此资料里面的内容主要是解决如何在大数据集（本资料中是28w）中检测出欺诈数据集（本资料中是500）,通过对原始数据集的处理之后，利用机器学习的方法，对其进行建模处理，然后不断进行模型的调优，最后达到检测效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-10-02
    • 文件大小：180355072
    • 提供者：jkson_66

  1. 信用卡欺诈检测数据集.zip

  2. 开源的数据集-信用卡欺诈检测数据集 https://www.kaggle.com/mlg-ulb/creditcardfraud kaggle 免费下载的东西为什么要积分要c币？

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-07
    • 文件大小：66060288
    • 提供者：qq_23869697

  1. 基于MapReduce的非平衡大数据集分类

  2. 非平衡大数据集分类是近年来机器学习领域的研究热点。因为许多实际应用领域中都存在非平衡大数据,如医疗诊断数据、信用卡欺诈检测数据、网络入侵检测数据等集。所以研究非平衡大数据集分类具有重要的理论意义和实际应用价值。针对两类非平衡大数据集分类,本文提出了正类样例交叉上采样与分类器集成相结合的方法。具体地,在上采样阶段,正类样例的上采样按下面两步交叉进行:第一步,利用Map Reduce计算正类样例的类中心,并在中心与每一个正类样例点的连线上进行采样;第二步,对新采样的正类样例中的每一个样例点,用Map

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2020-01-15
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：sunearlier

  1. 信用卡欺诈检测数据集

  2. 信用卡欺诈检测数据集

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-12-12
    • 文件大小：61865984
    • 提供者：qq_24946843

  1. qiuzitao机器学习（六）

  2. 机器学习实战–信用卡欺诈检测项目 学校大三校企合作的课程设计项目 一、任务基础 拿到的信用卡数据集是由欧洲人于2013年9月使用信用卡进行交易的数据。此数据集显示两天内发生的交易，其中284807笔交易中有492笔被盗刷。特征’Class’是响应变量，如果发生被盗刷，则取值1，否则为0。 项目的目的是完成数据集中正常交易数据和异常交易数据的分类，并对测试数据进行预测。 数据集链接：https://pan.baidu.com/s/1Gt7F9pszGNX_pm_75YSO8w 提取码：9tp6 二

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：349184
    • 提供者：weixin_38586279

  1. credit-card-fraud-detection:使用Sagemaker的高度不平衡数据集的二进制分类器，具有召回和精确定位的功能-源码

  2. 用于信用卡欺诈检测的二进制分类器 使用鼠尾草 笔记本从下载cc欺诈培训数据 显示具有召回和精确定位的高度不平衡数据集的处理。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：326656
    • 提供者：weixin_42161497

  1. credit_card_fraud_detection:信用卡欺诈检测-无监督异常检测-分类不平衡-自动编码器-源码

  2. 作者：安德烈·维特（Andre Veit） 领英（LinkedIn）： : 电子邮件： 信用卡欺诈检查 不平衡数据的分类和异常检测 关于本笔记本 欺诈并不是什么新鲜事物，事实上，据《您的钱》网站称，第一个欺诈记录发生在公元前300年。 如今，在互联网和数字化以惊人的速度增长的世界中，每天都通过网络实现数百万笔交易和其他操作。 这意味着欺诈者有很多机会。 幸运的是，相对而言很少。 不幸的是……这个事实使他们很难被抓住。 本笔记本的目的是探索几种处理异常检测和高度不平衡的数据集的方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42134234

  1. 使用机器学习在Python项目中进行信用卡欺诈检测仍在进行中-源码

  2. 使用机器学习在Python项目中进行信用卡欺诈检测仍在进行中 语境 信用卡公司必须能够识别出欺诈性的信用卡交易，以免向客户收取未购买商品的费用，这一点很重要。 内容 数据集包含2013年9月欧洲持卡人通过信用卡进行的交易。 该数据集显示了两天内发生的交易，在284,807笔交易中，我们有492起欺诈。 数据集高度不平衡，阳性类别（欺诈）占所有交易的0.172％。 它仅包含数字输入变量，它们是PCA转换的结果。 遗憾的是，由于机密性问题，我们无法提供有关数据的原始功能和更多背景信息。 功能部件V

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：2048
    • 提供者：weixin_42097450

  1. 信用卡欺诈检测：为弗罗茨瓦夫工业大学的学生研究俱乐部高斯完成的机器学习项目-源码

  2. 信用卡欺诈检测 弗罗茨瓦夫科技大学的学生研究俱乐部“ KN Matematyki Statystycznej Gauss”完成了机器学习项目。 描述 该任务是执行EDA并建立预测性分类模型，以检测欧洲持卡人在2013年9月进行的欺诈性信用卡交易。可在以下Kaggle网站上找到该项目的原始数据集： 执行分析的数据是原始数据的分层，随机选择的子集，仅包含原始记录的75％。 可以在此存储库的数据文件夹中找到它。 剩余的25％观测值（此存储库中未提供）将用作测试数据，以便在“高斯”会议期间对模型进行最

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：32505856
    • 提供者：weixin_42136791

  1. Credit_Card_Fraud_Detection-源码

  2. Credit_Card_Fraud_Detection 项目概况 在这个项目中，我使用了信用卡欺诈检测数据集，并建立了一个二进制分类模型，可以根据提供的历史数据将交易识别为欺诈或有效交易。 付款欺诈数据集（Dal Pozzolo等，2015）从Kaggle下载。 它具有用于数千笔信用卡交易的功能和标签，每笔交易均被标记为欺诈或有效。 在此笔记本中，我们希望根据这些交易的特征来训练模型，以便我们可以预测将来的风险或欺诈性交易。 EDA 使用此下载了我用来训练模型的数据集。 我加载并浏览了数据集

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：147456
    • 提供者：weixin_42129412

  1. CreditCard_FraudDetection：信用卡数据集的快速分析-源码

  2. 信用卡_欺诈检测 快速分析信用卡数据集 链接到数据： : 该项目是对从kaggle下载的信用卡数据的分析。 该项目的主要目标是创建一个有效的分类器，以区分欺诈性操作和常规操作。 实际数据库高度不平衡，包括30个功能变量和1个目标变量。 其中28个要素变量是匿名的。 该项目包含3本书： data_explo用于探索和一些可视化 用于模型创建的MLdetection：已选择3个模型-Logistic回归，Random Forest和SVM（在第一个版本中） 检查分类器决策中影响最大的变量

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42097508

  1. Credit_Card_Fraud_Detection：用于检测信用卡欺诈的深度学习模型-源码

  2. Credit_Card_Fraud_Detection 深度学习模型，用于检测信用卡欺诈交易。 数据集 数据集包含2013年9月欧洲持卡人通过信用卡进行的交易。 该数据集显示了两天内发生的交易，在284,807笔交易中，我们有492起欺诈。 数据集高度不平衡，阳性类别（欺诈）占所有交易的0.172％。 数据集链接：-https:

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：60416
    • 提供者：weixin_42103587

  1. 数据科学项目...：在此存储库中，我将上载与数据科学相关的各种项目-源码

  2. 数据科学项目... 在这个存储库中，我将上载与数据科学相关的各种项目。 指数 项目名 数据集 链接 1.0 大市场销售 2.0 信用卡欺诈检测 3.0 旧车价格预测 4.0 太阳辐射预测 5.0 夏季奥运会奖牌（1976-2008） 6.0 泰坦尼克号机器学习从灾难 7.0 葡萄酒品质 8.0 网上购物者购买意向 9.0 预测鳄梨的未来价格（使用Facebook先知） 10 使用scikit-learn预测员工流失 11 预测献血

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-08
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42117485

  1. CreditCard_Fraud_Detection：利用Logistic回归实现信用卡欺诈检测-源码

  2. 信用卡欺诈检测 使用Logstic Regression对信用卡欺诈检测进行分类 步骤以及一些需要注意的点 特征工程 样本不均衡问题的解决（降采样以及过采样两种方式） 下采样策略 交叉验证（充分利用数据，使模型可以说服力） 模型评估方法（分类准确率，精确率，召回率，F1值） 正则化惩罚（防止模型过拟合，日期L2正则化） 逻辑回归阈值对结果的影响（通过重复矩阵​​的可视化以及召回率来体现） 过采样策略（SMOTE算法） 如何运行？ 信用卡数据集为“ creditcard.csv”，地址为： :/

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：5120
    • 提供者：weixin_42099070

  1. Credit-Card-Fraud-Detection-源码

  2. 信用卡欺诈检测 标记为欺诈或真实的匿名信用卡交易 数据源 该数据集来自kaggle。 描述 语境 信用卡公司必须能够识别欺诈性的信用卡交易，以免向客户收取未购买商品的费用，这一点很重要。 内容 数据集包含欧洲持卡人在2013年9月使用信用卡进行的交易。 此数据集显示了两天内发生的交易，在284,807笔交易中，我们有492起欺诈。 数据集高度不平衡，阳性类别（欺诈）占所有交易的0.172％。 它仅包含数字输入变量，它们是PCA转换的结果。 遗憾的是，由于机密性问题，我们无法提供有关数据的原始功

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-04-02
    • 文件大小：3072
    • 提供者：weixin_42131013