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在第一单元格中，写入给定的整数ai (i=1,2，…)。、N)。我从左边的第一个单元格开始，然后向右移动；我可以选择跳入下一个单元格或下一个单元格。每次我进入一个牢房时，我都要支付ai美元，当ai是负值的时候，或者接收ai美元，当ai是非负的时候。我最多能赚多少钱？例如：
输入:7 2 -1 3-2
浏览 0修改于2019-02-05得票数 0
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对于数据表示在线欺诈或保险(每一行代表一个事务)的问题，响应变量通常表示以美元表示的欺诈行为的价值。这样的响应值可能少于5%的非零值，表示欺诈交易。关于这样的数据集，我有两个问题：
我们可以使用哪些算法来保证模型不仅可以准确地预测欺诈交易，而且还可以预测与这些欺诈相关的欺诈的价值。假设我们可以量化每个假阳性所涉及的成本(将非欺诈交易标记为欺诈性交易)和由于虚假否定而产生的成本(将欺诈性交易标记为非欺诈性交易)，我们如
浏览 0修改于2014-11-12得票数 3
[ 64.431480] usb 3-2: new SuperSpeed USB device number 4 using xhci_hcd[ 64.448326] usb 3-2: Product: AS2115[ 64.448330] usb 3-2: SerialNumber: 0
浏览 0修改于2016-12-03得票数 1
检查以下dmesg输出：[23870.158769]usb 3-2: New USB device found, idVendor=058f, idProduct=6387[23870.158782] usb 3-2
浏览 0修改于2014-09-25得票数 0
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在第i个单元中，写入给定整数ai (i=1,2，…，N)。我从左端的第一个单元格开始，然后向右移动；我可以选择跳到下一个单元格，或者跳到下一个单元格。每当我进入一个单元格i，当ai为负时，我必须支付| ai |美元，或者当ai为非负时，我必须接收ai美元。我最多能赚多少美元？例如：
输入:7 2 -1 3-2</e
浏览 1修改于2019-02-06得票数 0
类似地，lsblk不像普通的闪存那样指示闪存.dmesg确实表示设备已被识别，输出如下所示：[ 1273.129256] usb 3-2:New USB device found, idVendor=04b9, idProduct=0300[ 1273.129272] usb 3-2: Product: USB
浏览 0提问于2015-11-17得票数 0
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[Aug20 11:47] usb 3-2: new high-speed USB device number 19 using xhci_hcd[ +0.000002] usb 3-2: Product: ROCK MP3[ +0.000002] usb 3-2: SerialNumber: USBV1
浏览 0修改于2016-08-20得票数 0
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在经典的欺诈预测问题中，有没有办法降低误报率？目前，我正在研究经典的欺诈检测。有50000个样本有真实的标签(结果是由于调查)。这些训练标签是相当平衡的。现在，当使用该模型预测新病例时，结果是50/50(欺诈和非欺诈)。有没有办法调整模型，让我们通过非欺诈案件并惩罚假阳性率，以便我们检测到较少的欺诈案件(可能少于一百万起中的200起)，但它们极有可能是欺诈。希望这一切都清楚了。
浏览 82提问于2020-12-20得票数 1
汽车保险欺诈数据集有15k个样本(文本数据)，其中约14k不是欺诈样本和1k欺诈。深入学习对这个数据集有好处吗？
另外，哪些算法适合于欺诈检测？
浏览 1提问于2022-06-19得票数 -4
我的中兴Modem没有被检测为CDMA Modem，而是被检测为USB存储设备，如何将它的模式从大规模存储模式转换为CDMA， [ 488.321117] usb 3-2:USB disconnect, device number 9
[ 496.930211] usb 3-2: new full-speed USB device number 10 using xhci_hcd[ 496.947491] usb 3-2: New USB device found, idVendor=19d2, idPr
浏览 0修改于2014-05-03得票数 0
我发现恢复命令显示在三个位置，请参见图像1、图像2、图像3-1和图像3-2 (图像3-2是图像3-1的详细窗口，还原命令位于图像3-2的左中)。图像2
图像3-1
图像3-2
浏览 1修改于2019-03-05得票数 0
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$one: 3-2; $three: 4-1; 4我尝试过\$\w+:.+?;?，并期望它与$one: 3-2;和$one: 3-2相匹配。
浏览 3修改于2016-08-05得票数 0
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默认情况下，CN2为两个类(欺诈和非欺诈)学习规则。由于我只对欺诈类规则感兴趣，学习非欺诈规则是浪费时间，特别是考虑到我需要在许多数据集中运行CN2。CN2是否可能只学习欺诈类规则，如果有，如何在脚本中配置它来完成这个任务？谢谢!
浏览 3提问于2015-06-26得票数 1
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我有一个数据集，我想分类为欺诈/非欺诈，我有许多薄弱的学习者。我担心的是，有更多的欺诈比没有欺诈，所以我的弱学习者表现好于平均水平，但没有一个表现超过50%的准确性在成套。我的问题是，我是否应该设置测试和培训集，其中一半是欺诈，一半不是欺诈，或者我是否应该使用一个代表性的样本。
浏览 0修改于2015-06-13得票数 7
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我正在玩一个信用欺诈检测数据集在Kaggle。包含约0.1%欺诈交易的不平衡数据集。这些特性是由+ time & txn量完成的PCA练习中的28台PC，以及用于合法/欺诈txn的类变量0/1。然而，我发现个人电脑在欺诈案件中仍然是相关的(如果你将数据集分解成合法/欺诈案件)。对于使用朴素贝叶斯分类器进行欺诈检测，什么是最好的方法来最小化这种影响？然而，我似乎并不认为删除离群点是一个明智的选择，因为欺诈本身可能是一个离群点。在不删除
浏览 0提问于2018-11-16得票数 2
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我有一个包含欺诈和非欺诈数据的数据集。该系统是一个基于规则的引擎，有20多个规则。如果总分高于某一阈值，则支付被归类为欺诈性。什么是使用机器学习优化分配给不同规则的分数的有效方法(欺诈规则)。
谢谢
浏览 0修改于2018-05-20得票数 -1
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[16865.780365] usb 3-2: New USB device found, idVendor=0403, idProduct=6011[16866.384399] ftdi_sio 3-2:1.1:3-2: FTDI USB Serial Device converter now attached to tt
浏览 9修改于2017-08-30得票数 2
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我有信用卡欺诈数据集。有两种类型，一种是欺诈交易，另一种是非欺诈交易。你能建议我用什么ML算法来模拟这两个种群的主要特征吗？我需要创建两个配置文件：欺诈交易-金额< 90 $的交易，交易发生在一天中的特定时间
不是欺诈的事务--金额大于90 $的事务，事务发生在一天中的特定时间。
浏览 0修改于2021-01-15得票数 1
我正在为一家银行开发一个实时欺诈检测系统。此欺诈检测系统的任务是确定进入的交易是否欺诈。该系统不与银行客户进行交互。欺诈检测系统具有捕获传入交易数据、计算交易风险水平等用例。
浏览 0提问于2020-02-28得票数 -3
我有一个14k条目的DataFrame，有些国家有欺诈案例，有些国家根本没有“欺诈”栏。这是在熊猫df。我怎样才能列出那些根本没有欺诈行为的国家呢？
浏览 1提问于2020-12-17得票数 0
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