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搜索资源列表

  1. realtime-fraud-detection-with-gnn-on-dgl:使用Amazon SageMaker和Deep Graph Library（DGL）的实时欺诈检测（利用图形数据库Neptune）的端到端解决方案，可从表格数

  2. 基于DGL的图形神经网络实时欺诈检测 它是使用图数据库 ， 和来从表格数据构建异构图并训练图神经网络（GNN）模型以检测欺诈行为的端到端实时欺诈检测解决方案。 解决方案的架构 此解决方案由以下组成， 欺诈检测解决方案堆栈 嵌套模型训练和部署堆栈 嵌套实时欺诈检测堆栈 嵌套事务仪表板堆栈 模型训练和部署堆栈 模型培训和部署管道由精心安排，如下图所示， 仪表板堆栈 它创建一个基于React的Web门户，该门户观察该解决方案检测到的近期欺诈交易。该Web应用程序还由 ， ， ， ， 和编排。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：948224
    • 提供者：weixin_42120283

  1. homework7-sql-源码

  2. 单元7作业分配：寻找可疑交易 | 背景 如今，无论您是一家小炸玉米饼商店还是大型国际企业，欺诈行为都很普遍。 尽管出现了采用机器学习和人工智能来检测欺诈的新兴技术，但许多欺诈检测实例仍需要强大的数据分析来发现异常费用。 在此家庭作业中，您将应用新SQL技能来分析历史信用卡交易和消费模式，以便识别可能的欺诈交易。 要求您完成三个主要任务： ：定义一个数据库模型来存储信用卡交易数据，并使用您的模型创建一个新的PostgreSQL数据库。 ：在PostgreSQL上创建数据库模式，并从提供的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42149153

  1. IEEE-Fraud-Detection-Kaggle-main-源码

  2. IEEE-Fraud-Detection-Kaggle（信用卡的欺诈检测） 这是kaggle的比赛。 我们的目标是在数据集中发现欺诈行为。 Kaggle链接： ：//www.kaggle.com/c/ieee-fraud-detection/data

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：17408
    • 提供者：weixin_42157166

  1. Benford基于金融卡金融数据的分析-源码

  2. Benford基于Wirecard AG财务数据的分析 学士学位论文-进行分析的源代码圣加仑大学研究领域：工商管理2021年2月22日，圣加仑 抽象的 Wirecard丑闻被认为是十年来最大的金融丑闻之一，造成了数十亿欧元的损失。 本文通过根据Benford定律分析与预期频率分布的符合性，研究了2005年至2019年期间Wirecard财务数字的数字结构。 在这种背景下，本福德定律代表了法医数据分析工具。 通过对该主题的文献综述，获得了定量经验最佳实践，并借助其进行了本福德分析。 结果表明，仅通

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：61440
    • 提供者：weixin_42143092

  1. 欺诈行为检测-源码

  2. IEEE-CIS欺诈检测 “ IEEE-CIS欺诈检测” Kaggle竞赛的解决方案

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：96256
    • 提供者：weixin_42123191

  1. SQL_家庭作业-源码

  2. 单元7作业分配：寻找可疑交易 | 背景 如今，无论您是一家小炸玉米饼商店还是大型国际企业，欺诈行为都很普遍。 尽管出现了采用机器学习和人工智能来检测欺诈的新兴技术，但许多欺诈检测实例仍需要强大的数据分析来发现异常费用。 在此家庭作业中，您将应用新SQL技能来分析历史信用卡交易和消费模式，以便识别可能的欺诈交易。 要求您完成三个主要任务： ：定义一个数据库模型来存储信用卡交易数据，并使用您的模型创建一个新的PostgreSQL数据库。 ：在PostgreSQL上创建数据库架构，并从提供的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：547840
    • 提供者：weixin_42171132

  1. xw2020-top10：2020 XWBank AI竞赛的Top10解决方案-源码

  2. 2020 XWBank AI竞赛-前10名 这项比赛的目的是根据加速度感应器资料，包括重力加速度（ACC_Xg，ACC_Yg或其他），预测不同场景（站着，坐着，躺着...）下的行为（玩游戏，观看视频，浏览网页...） ACC_Zg）和非重力加速度（ACC_x，ACC_Y，ACC_z），以检测在手机上操作的财务欺诈行为。 比赛页面 概要 重采样（关键，具有挑战性） FFT上采样 从原始序列中随机采样并进行级联 特征工程 acc和acc_g的mod 角度 数据扩充 抖动 回转 排列 ...

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_42143806

  1. 数据科学组合：数据科学项目组合-源码

  2. 数据科学组合（建设中） 包含数据科学项目组合的存储库。 以Jupyter笔记本的形式呈现。 有关我的专业经验的更多详细信息，请访问 机器学习 监督 目标 预测新情况下的现象行为（测试数据）。 研究解释变量和答案之间的关系。 检查预测的质量。 线性回归 简短说明：建立标量响应与一个或多个说明变量（也称为因变量和自变量）之间关系的线性方法 应用程序：分析产品销售的营销效果，定价和促销，评估金融服务或保险领域的风险，根据价格，趋势线等来预测产品的销售情况。 示例：：一种机器学习模型，用于预

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：852992
    • 提供者：weixin_42118160

  1. detect_cc_fraud：我们训练机器来检测信用卡欺诈-源码

  2. detect_cc_fraud 我们训练机器以检测信用卡欺诈行为从Kaggle使用的数据

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：3072
    • 提供者：weixin_42122878

  1. Fraud_detection-源码

  2. 财务欺诈检测模型 欺诈检测是为防止通过虚假借口获得金钱或财产而进行的一系列活动。欺诈检测已应用于许多行业，例如银行业或保险业。在银行业务中，欺诈可能包括伪造支票或使用被盗的信用卡。其他形式的欺诈可能仅出于支出目的而涉及夸大损失或造成事故。通过某人进行欺诈的方式越来越多，检测可能很难完成。诸如重组，精简规模，迁移到新信息系统或遇到网络安全漏洞之类的活动可能会削弱组织检测欺诈的能力。这意味着建议使用诸如实时监视欺诈之类的技术。组织应在财务交易，位置，使用的设备，发起的会话和身份验证系统中寻找欺诈行为

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：238592
    • 提供者：weixin_42100129