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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
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
用Python来编写机器学习方面的代码是相当简单的，因为Python下有很多关于机器学习的库。其中下面三个库numpy，scipy,matplotlib,scikit-learn是常用组合，分别是科学计算包，科学工具集，画图工具包,机器学习工具集。NumP
Python有许多吸引力，如效率，代码可读性和速度，使其成为数据科学爱好者的首选编程语言。Python通常是希望升级其应用程序功能的数据科学家和机器学习专家的首选。由于其广泛的用途，Python拥有大量的库，使数据科学家可以更轻松地完成复杂的任务，而无需很
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