一、什么是类不平衡 在分类中经常会遇到：某些类别数据特别多，某类或者几类数据特别少。如二分类中，一种类别（反例）数据特别多，另一种类别（正例）数据少的可怜。如银行欺诈问题，客户流失问题，电力盗窃以及罕见疾病识别等都存在着数据类别不均衡的情况。 二、为什么要对类不平衡进行特殊处理 传统的分类算法旨在最 ...
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2020-01-02 16:04:53
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防止支付处理中的欺诈的区块链如今，犯罪分子正在借助新时代技术改进其欺骗手段。因此，重要的是利用一种能够抵制和应对任何骗局的技术。众所周知，区块链技术可以解决基于信任的效率低下问题，实际上可以使之成为可能。 使区块链在其他安全解决方案中脱颖而出的是去中心化。区块链在全球多个系统中记录交易数据，而独立于 ...
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2019-12-14 19:13:46
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《斯坦福2019全球AI报告》：每天2亿美元投入AI领域，1/10砸向自动驾驶《斯坦福2019全球AI报告》显示，2019年，全球私有AI投资超过700亿美元，相当于每天2亿多美元砸向AI领域。此外，自动驾驶汽车在过去一年中获得了全球投资的最大份额（77亿美元），其次是AI医疗（47亿美元）、面部识别（47亿美元）、视频内容（36亿美元）和欺诈检测和金融（31亿美元）来源：http://finan
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2019-12-14 00:03:21
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主要内容： XGBoost算法的介绍 XGBoost算法的损失函数 XGBoost函数介绍 算法的应用实战——信用卡欺诈行为的识别 1.XGBoost算法的介绍 XGBoost是由传统的GBDT模型发展而来的，GBDT模型在求解最优化问题时应用了一阶导技术，而XGBoost则使用损失函数的一阶和二阶 ...
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2019-11-01 20:53:31
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主要内容： 非平衡数据的特征 SMOTE算法的思想及步骤 SMOTE算法的手工案例 SMOTE算法的函数介绍 1.非平衡数据的特征 在实际应用中，类别型的因变量可能存在严重的偏倚，即类别之间的比例严重失调。如欺诈问题中，欺诈类观测在样本集中毕竟占少数；客户流失问题中，忠实的客户往往也是占很少一部分； ...
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2019-10-31 22:10:26
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1.事件回顾： 2019.10.29日上线反欺诈优化功能，10月30日上午收到异常监控报警，随后业务反馈属地案调和总部案调无法正常提交。经核实，是因为属地案调和总部案调提交时，由于没有验证案调是否为总部、是否为补充调查。导致调用了发往属地代码，引发系统异常。BUG于10月30日中午一点半处理完毕。 ...
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2019-10-30 22:39:12
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++++ 介绍 在这篇博客中我们将讲解Logistic Regression的基本概念，以及它能帮我们解决什么样的问题。 Logistic Regression 是一个分类算法，将用于观察的值分配给离散的数据集(set of classes),例如检测邮件是否是垃圾邮件，网上交易是否包含欺诈，恶性或 ...
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2019-10-17 13:36:38
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“游击六原则：(1)以小的牺牲换取大的胜利； (2)不在消灭敌人，而在消磨敌人； (3)支配敌人，掌握主动； (4)积极进攻，绝少防御； (5)飘忽不 定，出没无常； (6)越是敌人后方，越是容易成功。 作战要领： (1)反敌人之道而行，并竭尽欺诈之能事，敌进我退，敌集我散，敌大我避，敌小 我欺，避 ...
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2019-09-26 11:38:11
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本文通过利用信用卡的历史交易数据进行机器学习，构建信用卡反欺诈预测模型，对客户信用卡盗刷进行预测 一、项目背景 对信用卡盗刷事情进行预测对于挽救客户、银行损失意义十分重大，此项目数据集来源于Kaggle，数据集包含由欧洲持卡人于2013年9月使用信用卡进行交的数据。此数据集显示两天内发生的交易，其中 ...
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2019-08-28 01:34:03
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风控的模式： 1.用户发起一笔借款，跑一次风控。 2.用户发起申请后，跑一次风控（反欺诈策略+反欺诈模型+信用模型+授信模型），给用户授信一次，在一段时间之内（比如两年）用户再过来申请借款， 都不会再重新跑风控，直到放款机构设置的重新授信时间点，才会重新跑风控和授信模型。 纯线上信贷业务合作模式： ...
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2019-08-24 20:19:00
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