温馨提示:由于个人手机设置不同,如果发现不能下载,请复制以下地址【https://www.wenke99.com/d-6415087.html】到电脑端继续下载(重复下载不扣费)。
1: 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。 2: 试题试卷类文档,如果标题没有明确说明有答案则都视为没有答案,请知晓。 3: 文件的所有权益归上传用户所有。 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。 5. 本站仅提供交流平台,并不能对任何下载内容负责。 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。
本文(机器学习反欺诈实践:Python-scikit-learn-随机森林6页.doc)为本站会员(晟***)主动上传,文客久久仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容本身不做任何修改或编辑。 若此文所含内容侵犯了您的版权或隐私,请立即通知文客久久(发送邮件至hr@wenke99.com或直接QQ联系客服),我们立即给予删除!
机器学习反欺诈实践:Python scikit-learn 随机森林 作者:Jun He 出处:CSDN将机器学习算法用于金融领域的一个很好的突破口是反欺诈,在这篇博文中,WePay介绍了支付行业构建机器学习模型应对很难发现的shell selling欺诈的实践心得。WePay采用了流行的Python、scikit-learn开源学习机器学习工具以及随机森林算法。以下是文章内容:什么是shell selling?虽然欺诈几乎涉及各种领域,但相对于传统的买方或卖方仅仅担心对方是否是骗子,支付平台需要担心的是交易双方。如果其中任何一方存在信用诈骗,真正的持卡人发现和撤销费用,平台自身就要进行账单偿还。shell selling是在这种情况下特别受关注的欺诈类型的一种。基本上,当交易双方都带有欺骗性质时,这种模式便会发生,比如说有一个犯罪分子用偷来的一个信用卡账户来支付两笔支付。shell selling可能很难发现,因为这些欺骗者姿态很低调。他们通常没有多少“真正”的客户,所以你不能依靠用户反馈结果,用这种方式你会碰到更多传统的欺骗者。当一个商人在一
Copyright © 2018-2021 Wenke99.com All rights reserved
工信部备案号:浙ICP备20026746号-2
公安局备案号:浙公网安备33038302330469号
本站为C2C交文档易平台,即用户上传的文档直接卖给下载用户,本站只是网络服务中间平台,所有原创文档下载所得归上传人所有,若您发现上传作品侵犯了您的权利,请立刻联系网站客服并提供证据,平台将在3个工作日内予以改正。