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沙龙
6
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如何借助云服务降低
金融
欺诈
风险?
金融
、
企业
、
p2p
、
服务
、
云服务
这对企业来说也敲响了防范
金融
欺诈
的警钟,那么企业如何借助云服务提升投资的可靠性降低
欺诈
风险呢?
浏览 995
提问于2018-08-21
1
回答
金融
和银行业中图形算法和图形数据结构的用例
apache-spark
、
graphs
、
neo4j
我想从我的领域(
金融
)中挑选一个用例。什么样的用例适合于图形运算和数据库?
浏览 0
提问于2018-01-09
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3
回答
异常检测-机器学习的概念帮助
machine-learning
、
python
、
anomaly-detection
我正在研究
金融
数据集卡交易的异常检测
模型
问题。我的团队成员提出了一个想法:“首先用正常的数据实例对
模型
进行训练,然后在测试过程中将异常数据传递给经过训练的
模型
,看看
模型
是否能够检测异常。”还有一个问题:如果没有正确标签的
欺诈
性数据,而且我们只有交易信息,那么情况如何?半监督学习有效吗?我对这种类型的ML方法没有经验。有谁能为此提供良好的资源,同时也可以建议半监督学习或混合监督学习可以用于异常/
欺诈
检测吗?
浏览 0
提问于2019-09-05
得票数 3
1
回答
是否有使用复杂事件处理的实际用例(特别是口水)?
java
、
drools
、
complex-event-processing
、
business-rules
、
redhat-brms
我想找出领域中的一些问题(用例)来解决它,并在上实现解决方案。我很乐意读到任何建议。这对我的研究生工作很有帮助。谢谢!
浏览 3
提问于2017-05-22
得票数 0
1
回答
如何将时间序列趋势转化为可测量的预测变量
python
、
r
、
machine-learning
、
time-series
、
feature-extraction
我有一个时间序列数据,它解释了在交易中的
欺诈
数量超过1年的时间表,以及目标变量的
欺诈
与否。 X轴是时间线,Y轴是检测到的
欺诈
数量.我们是否有任何ML
模型
/统计技术试图识别这些
欺诈
中的趋势,并将其转化为一个可测量的预测变量,其值为0到1,其中接近1的值更容易发生
欺诈
和vic。对于
金融
银行,假设我有1000家银行,每家银行都有12个月的时间,每个月检测出多少
欺诈
行为,以及相应的目标变量--该银行是否存在高风险的
欺诈
行为。现在,当
浏览 0
提问于2019-06-17
得票数 0
1
回答
如何在Apache正确初始化任务状态?
java
、
initialization
、
apache-flink
我正在开发基于Apache的
金融
反
欺诈
系统。我需要根据
金融
交易来计算许多不同的总和。我使用Kafka作为流数据源。例如,在平均事务量计算中,我使用MapState存储每张卡的总事务数和总金额。
浏览 5
提问于2017-08-18
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3
回答
为什么MLP只学习不平衡二进制分类的偏倚?
classification
、
class-imbalance
我刚刚开始在一个数据集上训练MLP
模型
,它有以下统计信息。注意,训练集和验证集都是不平衡的(88.4%的负数)。这个
模型
学不到多少东西的可能原因是什么?谢谢你提前给我时间~!虽然我很高兴看到一个明显的一致的问题是什么,谁能提供更多的见解,为什么不平衡的类造
浏览 0
提问于2017-05-28
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2
回答
帐户到帐户付款的公共数据集
dataset
、
data
我已经看过这里列出的存储库:公开可用的数据集 我确实很了解这个信用卡
欺诈
数据集,它是我正在搜索的最接近的数据集,但没有满足上面的要求:https://www.kaggle.com/mlg-ulb/creditcardfraud对于这一领域的专家来说,描述这种
欺诈
情景的一种更技术性的方法是“授权推送付款”。
浏览 0
提问于2021-04-30
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1
回答
Google PlayStore -请求的权限与应用程序的核心功能不匹配。
android
、
flutter
、
google-play
、
google-play-console
、
mobile-application
错误消息:企业存档、客户关系管理和设备管理连接设备配套应用程序(例如智能手表或汽车)基于SMS的
金融
交易和相关活动,其中访问仅限于
金融
短消息(例如,5位消息)。紧急警报应用程序(例如高级安全)使用SM
浏览 13
提问于2022-06-15
得票数 0
1
回答
为什么自动取款机在读卡器前有一个绿色塑料的东西?
atm
📷在我看来,冲到前面的插槽会更安全。
浏览 0
提问于2018-08-02
得票数 4
2
回答
Python
欺诈
检测分类算法
python
、
machine-learning
、
classification
、
data-science
、
fraud-prevention
我正在研究一个信用卡
欺诈
检测
模型
,并标记了包含在线商店订单的数据。我使用的列是:客户全名、发货地址和账单地址(城市、州、邮政编码、街道)、订单数量、总成本,以及订单是否被发现为
欺诈
的指示器。
浏览 6
提问于2020-04-06
得票数 0
1
回答
决策树与神经网络
data-structures
、
machine-learning
我正在实施一个机器学习结构,试图预测银行等
金融
系统的
欺诈
行为.这意味着有很多不同的数据可以用来训练
模型
。卡号,持卡人姓名,金额,国家等. 我很难决定哪种结构最适合这个问题。
浏览 0
提问于2012-07-17
得票数 22
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1
回答
服务粒度
soa
例如:在
金融
域中,我应该有一个全局服务"AccountCreation“或"CheckingAccountCreation","CreditcardAccountreation”等。
浏览 2
提问于2012-01-18
得票数 1
1
回答
Django:处理post事务逻辑
django
在步骤4中,通常会发生以下情况: 在像这样的应用程序中,不是对回调url视图函数进行所有的逻辑处理,而是使用信号
浏览 3
提问于2011-10-10
得票数 0
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1
回答
Scalaz Streams vs Rx Java
scalaz
、
rx-java
Scalaz-streams是一个年轻但非常有前途的流处理库,而RxJava似乎更成熟和稳定。其他主要区别是什么?
浏览 3
提问于2015-03-03
得票数 4
1
回答
在RxJava 2.0中,可观察的和可流动的有什么区别?
java
、
rx-java
可观察的界面和可流动的界面似乎是相同的。为什么在RxJava 2.0中引入了Flowable?什么时候我应该更喜欢使用Flowable而不是Observable?
浏览 0
提问于2016-12-03
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2
回答
再论Logistic回归
classification
、
logistic-regression
但由于0's人数众多,
模型
预测效果不佳,得到了大量的假阳性结果。 请建议我如何处理这件事。
浏览 0
提问于2018-03-12
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2
回答
使用Spark - Spark JobServer进行实时基于请求的推荐?
apache-spark
、
apache-spark-ml
、
spark-jobserver
我们正在试图找到一种加载Spark (2.x) ML训练
模型
的方法,这样我们就可以根据请求(通过REST接口)查询它并获得预测,例如 有一些现成的库可以将
模型
加载到Spark中(假设它是在使用MLWritable然而,使用Spark的好处是我们可以保存我们的管道
模型
并执行相同的功能转换,而不必在SparkContext外部实现它。
浏览 1
提问于2017-02-14
得票数 5
2
回答
Bigtable或Datastore是否更适合为在线应用程序存储和使用
金融
数据?
python
、
pandas
、
numpy
、
google-cloud-datastore
、
google-cloud-bigtable
我用的是这样的
模型
: dates = ndb.StringProperty
浏览 3
提问于2018-09-07
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4
回答
组织给客户打电话的最佳协议是什么,在那里客户需要核实他们的身份?
authentication
、
phone
最近,这是我的信用卡公司,他给我留下了一个语音留言,电话号码是re:在我的账户上可能存在
欺诈
。问题是--这些组织自己应该做些什么来鼓励良好的安全?这似乎是一个非常坏的习惯,教他们的客户-透露身份信息给打电话的人。
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提问于2018-03-16
得票数 10
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