- 2024-09-26欺诈文本分类检测(十六):支持分类原因评测改造
1.引言经过前文对数据的校正与增强后,我们的预期生成结果中不再仅仅是分类标签,还多了欺诈者和分类原因。这样之前模型评测和批量评测两篇文章所封装的evaluate.py脚本就不再满足,需要对脚本进行改造,以支持新输出内容的评测。新的预期结果中共包含三个信息,由于三个信息的特
- 2024-06-18如何评价2024年全国大学生数据统计与分析竞赛B题?
2024年全国大学生数据统计与分析竞赛B题:建立电信银行卡诈骗检测问题的数据分析和机器学习模型本文文章较长,建议先看目录。经过多天的奋战,目前我们已经完成了2024年全国大学生数据统计与分析竞赛B题的40+页完整论文和代码,文章较长,建议可以先看目录,完整版本可见文末参考摘要本
- 2024-04-08【机器学习】利用Autoencoder进行无监督异常检测(含代码)
Autoencoder算法是一种常见的基于神经网络的无监督学习降维方法(其他常见降维方法)。文章目录一、Autoencoder简介二、Autoencoder无监督异常检测三、利用Antoencoder检测信用卡欺诈四、完整代码一、Autoencoder简介Autoencoder,中文称作自编码器,是一种无监督式学习模
- 2024-02-08How to evaluate the Messi Hong Kong fraud incident?
WhoisLionelMessi?URL:https://en.wikipedia.org/wiki/Lionel_MessiAsafamousfootballplayer,Messiplaysacrucialroleinsociety,andhisconductshouldadheretobothmoralandlegalstandards.Fraudulentbehaviornotonlytarnisheshispe
- 2023-09-23Black-Box Attack-Based Security Evaluation Framework forCredit Card Fraud Detection Models
Black-BoxAttack-BasedSecurityEvaluationFrameworkforCreditCardFraudDetectionModels动机AI模型容易受到对抗性攻击(对样本添加精心设计的扰动生成对抗性示例)现有的对抗性攻击可以分为白盒攻击和黑盒攻击。白盒攻击:攻击者可以访问有关目标模型的所有信息,包括训练集
- 2023-07-19带有图特征的机器学习欺诈检测示例
带有图特征的机器学习欺诈检测示例在当今数字时代,欺诈行为已经成为一个严重的问题。为了保护个人和企业的利益,欺诈检测变得至关重要。近年来,机器学习技术在欺诈检测领域取得了显著的进展。特别是,利用图特征来识别欺诈行为已经成为热门研究领域。本文将介绍带有图特征的机器学习欺