信用卡欺诈检测 使用Logstic Regression对信用卡欺诈检测进行分类 步骤以及一些需要注意的点 特征工程 样本不均衡问题的解决（降采样以及过采样两种方式） 下采样策略 交叉验证（充分利用数据，使模型可以说服力） 模型评估方法（分类准确率，精确率，召回率，F1值） 正则化惩罚（防止模型过拟合，日期L2正则化） 逻辑回归阈值对结果的影响（通过重复矩阵​​的可视化以及召回率来体现） 过采样策略（SMOTE算法） 如何运行？ 信用卡数据集为“ creditcard.csv”，地址为： ://myblogs-photos-1256941622.cos.ap-chengdu.myqcloud

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机器人 DH 模型建模及标定 一 DH模型介绍 二利用DH模型标定过程 内容 三 标定实例 机器人利用DH模型标定全文共61页，当前为第1页。 一 DH模型介绍 在1955年，Denavit和Hartenberg在"ASME Journal of Applied Mechanics"发表了一篇论文，后来利用这篇论文来对机器人进行表示和建模，并导出了它们的运动方程，这已成为表示机器人和对机器人运动进行建模的标准方法。 背景 机器人利用DH模型标定全文共61页，当前为第2页。 Denavit-Hartenberg(D-H)模型表示了对机器人连杆和关节进行建模的一种非常简单的方法，可用于任何机器人构型，也可用于表示在任何坐标中的变换。目前使用它已经开发了许多技术，例如，雅克比矩阵的计算和力分析等。 机器人利用DH模型标定全文共61页，当前为第3页。 假设机器人由一系列关节和连杆组成。这些 关节可能是滑动（线性）的或旋转（转动）的，它们可以按任意的顺序放置并处于任意的平面。 连杆也可以是任意的长度（包括零），它可能被弯曲或扭曲，也可能位于任意平面上。 所以任何一组关节和连杆都可以构成一个我们

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