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目前研一，专业是机器学习，想通过博客把自己每天学习的东西都记录下来
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通过对欺诈场景的分析建立“从欺诈公司继承资源的公司存在高风险”的假设设计了时间权重的公司-资源二分网络，并扩展个性化PageRank在该网络上进行欺诈风险传播。基于传播得到的欺诈score，结合网络拓扑结构设计特征，输入到机器学习模型中1.欺诈场景。另外为
前面文章分别简单介绍了线性回归，逻辑回归，贝叶斯分类，并且用python简单实现。这篇文章介绍更简单的 knn， k-近邻算法。k-近邻算法，是最简单的机器学习分类算法之一，其核心思想在于用距离目标最近的k个样本数据的分类来代表目标的分类。输入新的数据，将
这导致无法将结构化和非结构化数据转换为智能资产。PIM是可以在不同环境中部署的便携式AI模型。“我们的多功能平台和软件工具可用于任何行业和任何数据类型，并为首席信息官提供了一个通用的AI平台，供整个组织使用。我们相信，我们的下一代NeoPulse可以帮助加
自然语言处理知识太庞大了，网上也都是一些零零散散的知识，比如单独讲某些模型，也没有来龙去脉，学习起来较为困难，于是我自己总结了一份知识体系结构，不足之处，欢迎指正。内容来源主要参考黄志洪老师的自然语言处理课程。1）自然语言处理：利用计算机为工具，对书面实行
本文主要研究的是Python机器学习logistic回归的相关内容，同时介绍了一些机器学习中的概念，具体如下。sigmoid函数：在神经网络中它是所谓的激励函数。当输入大于0时，输出趋向于1，输入小于0时，输出趋向0，输入为0时，输出为0.5. 标签与特征
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