from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from unzip_utils import unzip import numpy as np import tflearn from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.metrics impo…

使用google翻译自:https://software.seek.intel.com/dealing-with-outliers 数据分析中的一项具有挑战性但非常重要的任务是处理异常值.我们通常将异常值定义为与其余数据群1不一致的样本或事件.异常值通常包含有关影响数据生成过程2的系统和实体的异常特征的有用信息. 异常检测算法的常见应用包括: 入侵检测系统信用卡诈骗有趣的传感器事件医学诊断在本文中,我们将重点介绍异常检测 - 信用卡欺诈的最常见应用之一.通过一些简单的离群值检测方法,可以在真实世…

总结:不平衡数据的分类,(1)数据层面:使用过采样是主流,过采样通常使用smote,或者少数使用数据复制.过采样后模型选择RF.xgboost.神经网络能够取得非常不错的效果.(2)模型层面:使用模型集成,样本不做处理,将各个模型进行特征选择.参数调优后进行集成,通常也能够取得不错的结果.(3)其他方法:偶尔可以使用异常检测技术,主要有IsolationForest,OneClassSVM,LocalOutlierFactor,KMeans,其中IsolationForest效果最好.但是不及前…

线性回归: 注:为偏置项,这一项的x的值假设为[1,1,1,1,1....] 注:为使似然函数越大,则需要最小二乘法函数越小越好 线性回归中为什么选用平方和作为误差函数?假设模型结果与测量值 误差满足,均值为0的高斯分布,即正态分布.这个假设是靠谱的,符合一般客观统计规律.若使 模型与测量数据最接近,那么其概率积就最大.概率积,就是概率密度函数的连续积,这样,就形成了一个最大似然函数估计.对最大似然函数估计进行推导,就得出了推导后结果: 平方和最小公式 注: 1.x的平方等于x的转置乘以x. 2…

[原创 Hadoop&Spark 动手实践 12]Spark MLLib 基础.应用与信用卡欺诈检测系统动手实践…

写在前面 准备近期将微软的machinelearning-samples翻译成中文,水平有限,如有错漏,请大家多多指正. 如果有朋友对此感兴趣,可以加入我:https://github.com/feiyun0112/machinelearning-samples.zh-cn 基于二元分类和PCA的信用卡欺诈检测 ML.NET 版本 API 类型 状态 应用程序类型 数据类型 场景 机器学习任务 算法 v0.7 动态API 更新至0.7 两个控制台应用程序 .csv 文件 欺诈检测 二元分类 Fa…

本文是对100天搞定机器学习|Day33-34 随机森林的补充 前文对随机森林的概念.工作原理.使用方法做了简单介绍,并提供了分类和回归的实例. 本期我们重点讲一下: 1.集成学习.Bagging和随机森林概念及相互关系 2.随机森林参数解释及设置建议 3.随机森林模型调参实战 4.随机森林模型优缺点总结 集成学习.Bagging和随机森林 集成学习 集成学习并不是一个单独的机器学习算法,它通过将多个基学习器(弱学习器)进行结合,最终获得一个强学习器.这里的弱学习器应该具有一定的准确性,并且要有…

paip.检测信用卡账单数据的正确性算法 主要3点: //1.重点检测.大钱记录 //2.检测遗漏记录 //3.排除双唇记录. //4.试着cls share,改变错误的cls. 作者Attilax 艾龙, EMAIL:1466519819@qq.com 来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax ///////////重点检测.大钱记录 select * from cyar2013 where moneyx>300 order by datex,…

海外支付:抵御信用卡欺诈的CyberSource 吴剑 2014-06-04 原创文章,转载必需注明出处:http://www.cnblogs.com/wu-jian 吴剑 http://www.cnblogs.com/wu-jian 前言 最近技术文章写的很少,不是因为不热爱技术了,而是因为随着年龄越来越大,各种压力也随之而来,无法做到像刚毕业那会儿,纯碎的学习和研究一个技术话题. 在深圳搬过很多次家,家具换了很多次,但一直没变的是大书架上的书越堆越多,有时在书架前徘徊一会儿,看着.Net F…

[前言] 我这个人总喜欢对同一类东西比較过来比較过去,用过来用过去. 比如曾经选择浏览器,从開始ie,到遨游,世界之窗.qq等等,用了有10款左右的浏览器,每款都用了不短时间, 终于固定在火狐+chrome(辅助). 可能有人会认为有必要吗,或者认为非常抓狂, 可是总想有一个最好的选择. [之前的文章] 之前写了一篇从BAE到SAE的文章:http://blog.csdn.net/uikoo9/article/details/37881307, 事实上当时要换sae最要的原因是bae不能绑定未备…

本篇文章为大家提供了数据集分析的思路和步骤,同时也分享了自己的经验. 一.背景 反欺诈是一项识别服务,是对交易诈骗.网络诈骗.电话诈骗.盗卡盗号等行为的一项风险识别.其核心是通过大数据的收集.分析和处理,建立反欺诈信用评分和反欺诈模型,解决不同场景中的风险问题. 国内常见的提供反欺诈服务的公司有:同盾科技,百融金服,众安保险的Xmodel,腾讯的天御借贷反欺诈AF,阿里云的云盾,蚂蚁金服的蚁盾:模式多为Sass服务,产品形态为客户端控制台+服务端调用反欺诈API. 二.数据集分析 数据样本为20…

代码如下: from __future__ import division, print_function, absolute_import import tensorflow as tf import tflearn from tflearn.layers.core import input_data, dropout, fully_connected from tflearn.layers.conv import conv_1d, global_max_pool from tflearn.l…

1.读取数据 data=read_csv(path) data.head() #画图(查看class即分类的数据条形图),函数sort_index()是将dataframe按照行索引来排序输出值 count_classes=pd.value_counts(data['Class'],sort=True).sort_index() count_classes.plot(kind='bar') plt.title("*****") plt.xlable("class")…

由于各种原因,前几天把手上的HTC 606w给二手交易了,然后二手买了一只全新的韩版S4蓝色e330s作为主力手机使用.现在主要就用户体验的角度对这只新的手机做次评价. 第一次做手机的评价,不知道写成什么样子,以后会持续改进. 整机体验 盒子篇 首先拿到的是盒子,纸质盒,表面为木年轮雕纹,正面和各个侧面都很简洁,基本上只能看出这只手机是Galaxy S4,韩国出产,支持LTE网络,没有图片. 盒子让人有一种环保的气息.简洁的盒子表面,让我感觉到了一种大厂大产品的感觉,就像是这样,全世界都知道我这…

作为一名Android开发工程师,身边总有些同行很焦虑,看着人工智能越来越火,总是担心Android要不行了,所以,我们需要转行么?Android还能走多久?其实,无论是对于Android还是iOS开发者而言,我们更应该做的是稳固提升自己的技术,活到老学到老,时刻与不断发展的框架.标准和范式保持同步.同时,还要能活学活用,在工作中使用最合适的工具,以提高工作效率.随着机器学习在越来越多的应用程序中寻得了一席之地,越来越多的程序员加入AI领域,那么,入行AI领域需要哪些技能呢? 人工智能到底有多火…

本章导读 机器学习(machine learning, ML)是一门涉及概率论.统计学.逼近论.凸分析.算法复杂度理论等多领域的交叉学科.ML专注于研究计算机模拟或实现人类的学习行为,以获取新知识.新技能,并重组已学习的知识结构使之不断改善自身. MLlib是Spark提供的可扩展的机器学习库.MLlib已经集成了大量机器学习的算法,由于MLlib涉及的算法众多,笔者只对部分算法进行了分析,其余算法只是简单列出公式,读者如果想要对公式进行推理,需要自己寻找有关概率论.数理统计.数理分析等方面的专…

机器学习 - 维基百科,自由的百科全书 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0 机器学习是人工智能的一个分支.人工智能的研究历史有着一条从以“推理”为重点,到以“知识”为重点,再到以“学习”为重点的自然.清晰的脉络.显然,机器学习是实现人工智能的一个途径,即以机器学习为手段解决人工智能中的问题.机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科,涉及概率论.统计学.逼近论.凸分析.计算复杂性理论等多门学科.…

Python全栈开发/人工智能公开课_腾讯课堂 https://ke.qq.com/course/190378 https://github.com/haoran119/ke.qq.com.python/tree/master/src/python-fullstack Python — 爬虫.数据分析 python — 数据分析之旅,Numpy 数据获取 公开数据集(Mnist),爬虫 数据存储 数据库SQL 数据预处理 噪声,重复,缺失,空值,异常值,分组,合并,随机取样(pandas) 数据…

什么是机器学习? 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论.统计学.逼近论.凸分析.算法复杂度理论等多门学科.专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能. 它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳.综合而不是演绎. 学习是人类具有的一种重要智能行为,但究竟什么是学习,长期以来却众说纷纭.社会学家.逻辑学家和心理学家都各有其不同的看法…

概述 移动端所说的AI,通常是指"机器学习". 定义:机器学习其实就是研究计算机怎样模拟人类的学习行为,以获取新的知识或技能,并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身.从实践的意义上来说,机器学习是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法. 目前,机器学习已经有了十分广泛的应用,如:数据挖掘.计算机视觉.自然语言处理.语音和手写识别.生物特征识别.搜索引擎.医学诊断.检测信用卡欺诈.证券市场分析.DNA序列测序.战略游戏与机器人运用. 机器学习 机器学习包含了几…

转自:https://blog.csdn.net/qq_29277155/article/details/92411079 一.全球面临软件安全危机 2010年,大型社交网站rockyou.com被曝存在SQL注入漏洞,黑客利用此漏洞获取到3200万用户记录(包括E-mail.姓名及明文形式的密码). 2015年,英国电话和宽带供应商TalkTalk被一名15岁的黑客利用SQL注入漏洞进行攻击,四百万TalkTalk客户的姓名.地址.出生日期.和信用卡/银行详细信息被黑客窃取. 2018年,台湾…

摘要:随着边缘设备数量指数级增长以及设备性能的提升,边云协同机器学习应运而生,以期打通机器学习的最后一公里. 本文分享自华为云社区<支持边云协同终身学习特性,KubeEdge子项目Sedna 0.3.0版本发布! >,原文作者:技术火炬手 . 1.当前机器学习落地挑战 当前机器学习落地有哪些问题? 近二十年来,机器学习已广泛应用于数据挖掘.计算机视觉.自然语言处理.生物特征识别.搜索引擎.医学诊断.检测信用卡欺诈.证券市场分析.DNA序列测序.语音和手写识别.战略游戏和机器人等领域. 在实际业…

A review of applications in federated learning Authors Li Li, Yuxi Fan, Mike Tse, Kuo-Yi Lin Keywords Federated learning; Literature review; Citation analysis; Research front Abstract FL是一种协作地分散式隐私保护技术,它的目标是克服数据孤岛与数据隐私的挑战.本研究旨在回顾目前在工业工程中的应用,以指导未来的落地应…

Python图像处理库PIL基本使用 #将图片转换为灰度图像 from PIL import Image pil_im = Image.open('cat.jpg') gray_cat = pil_im.convert('L') gray_cat.save('gray-cat.png') # 然后得到的灰猫 # 图片缩略 pil_im2.thumbnail((128,128)) pil_im2.show() 分享个检测非法图片的小脚本,不过误报率还是比较高 https://github.com/…

[转载]布隆过滤器(Bloom Filter) 这部分学习资料来源:https://www.youtube.com/watch?v=v7AzUcZ4XA4 Filter判断不在,那就是肯定不在:Filter判断在,那只能说有一定几率在 有点乱啊,意思就是:布隆过滤器会倾向于判断在,这就是它的误差:它把可能不在的都说成是在. 用一个函数将元素映射到一个二进制数组中.当需要插入时,将插入元素映射为二进制位,如果数组中有至少对应的一个位不是1,就说明不在. 一个更完整的例子: 误差就是B!B本来不存在…

上一篇文章中,我们讨论了软件供应链的概念并了解到近年来软件供应链安全事件层出不穷.为了保障软件供应链安全,我们需要了解网络安全领域中的一些主要技术.本篇文章将介绍其中一个重要技术--SAST. 当开发软件时,我们必须同时考虑开发生命周期中的安全性和源代码功能.人为错误是难免的,因此任何企业都会尽可能使用 SAST 工具,以最大限度地减少进入最终应用程序的代码错误数量,并保护应用程序免受未来的网络攻击.‍ 让我们一起看看 SAST 技术究竟是什么,从长远来看,它如何帮助您的应用程序更安全,以及它如…

20155217<网络对抗>Exp03 免杀原理与实践 实践内容 正确使用msf编码器,msfvenom生成如jar之类的其他文件,veil-evasion,自己利用shellcode编程等免杀工具或技巧. 通过组合应用各种技术实现恶意代码免杀(如果成功实现了免杀的,简单语言描述原理,不要截图.与杀软共生的结果验证要截图). 用另一电脑实测,在杀软开启的情况下,可运行并回连成功,注明电脑的杀软名称与版本. 正确使用msf编码器,msfvenom生成如jar之类的其他文件,veil-evasio…

在网上针对shell脚本ping监控主机是否存活的文档很多,但大多都是ping一次就决定了状态,误报率会很高,为了精确判断,ping三次不通再发告警,只要一次ping通则正常.于是,今天中午抽出点时间总结了下面脚本. 脚本功能:通过Ping命令监控主机是否存活,如果ping失败则继续ping,三次不通就认为主机宕机或网络有问题,这时就可以发送邮件告警了. 方法1: #!/bin/bash # blog:http://lizhenliang.blog.51cto.com IP_LIST="192.…

本文内容是我在 6 月 23 日参加的深圳 GIAC 技术大会上演讲的文字稿. 观众朋友们,我是来自掌阅的工程师钱文品,掘金小册<Redis 深度历险>的作者.今天我带来的是分享主题是:Redis 在海量数据和高并发下的优化实践.Redis 对于从事互联网技术工程师来说并不陌生,几乎所有的大中型企业都在使用 Redis 作为缓存数据库,但是对于绝大多数企业来说只会用到它的最基础的 KV 缓存功能,还有很多 Redis 的高级功能可能都未曾认真实践过.今天在这一个小时的时间我会围绕 Redis,…

1.布隆过滤器 内容参考:https://www.jianshu.com/p/2104d11ee0a2 1.数据结构 布隆过滤器是一个BIT数组,本质上是一个数据,所以可以根据下标快速找数据 2.哈希映射 1.布隆需要记录见过的数据,这里的记录需要通过hash函数对数据进行hash操作,得到数组下标并存储在BIT 数组里记为1.这样的记录一个数据只占用1BIT空间 2.判断是否存在时:给布隆过滤器一个数据,进行hash得到下标,从BIT数组里取数据如果是1 则说明数据存在,如果是0 说明不存在…