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作者：安德烈·维特（Andre Veit） 领英（LinkedIn）： : 电子邮件： 信用卡欺诈检查 不平衡数据的分类和异常检测 关于本笔记本 欺诈并不是什么新鲜事物，事实上，据《您的钱》网站称，第一个欺诈记录发生在公元前300年。 如今，在互联网和数字化以惊人的速度增长的世界中，每天都通过网络实现数百万笔交易和其他操作。 这意味着欺诈者有很多机会。 幸运的是，相对而言很少。 不幸的是……这个事实使他们很难被抓住。 本笔记本的目的是探索几种处理异常检测和高度不平衡的数据集的方法。 概述： 数据探索与准备 无监督学习-异常检测 2.1。 隔离林2.2。 局部离群因子 监督学习-分类 3.1。 逻辑回归3.2。 随机森林3.3。 支持向量机 自动编码器-无监督和半监督学习 4.1。 无监督学习4.2。 半监督学习 数据集 该数据集来自Kaggle网站，可以通过以下链接找到：

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本文将传统的机器学习模型（即支持向量机，k最近邻，决策树和随机森林）与前馈神经网络和长短期记忆进行了比较。 我们观察到两个神经网络比传统模型具有更高的精度。 本文还试图弄清辍学是否可以提高神经网络的准确性。 我们观察到，对于前馈神经网络，在某些情况下应用辍学可能会导致更好的性能，而在其他情况下则会导致更差的性能。 辍学对LSTM模型的影响很小。 因此，使用辍学不能保证更高的准确性。

采用java技术构建的一个管理系统。整个开发过程首先对系统进行需求分析，得出系统的主要功能。接着对系统进行总体设计和详细设计。总体设计主要包括系统功能设计、系统总体结构设计、系统数据结构设计和系统安全设计等；详细设计主要包括系统数据库访问的实现，主要功能模块的具体实现，模块实现关键代码等。最后对系统进行功能测试，并对测试结果进行分析总结。 包括程序毕设程序源代码一份，数据库一份，完美运行。

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