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Credit Card Fraud Detection with TensorFlow - Kaggle Dataset: Using a credit card fraud dataset from Kaggle, I have created a model with two...

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简介：
本项目使用TensorFlow基于Kaggle提供的信用卡欺诈数据集构建了一个二分类模型，旨在检测和预防信用卡交易中的欺诈行为。 使用来自Kaggle的信用卡欺诈数据集，我创建了一个完全连接的神经网络来预测信用卡欺诈行为，平均准确率达到96%。

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  • Credit Card Fraud Detection with TensorFlow - Kaggle Dataset: Using a credit card fraud dataset from
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    本项目使用TensorFlow基于Kaggle提供的信用卡欺诈数据集构建了一个二分类模型，旨在检测和预防信用卡交易中的欺诈行为。 使用来自Kaggle的信用卡欺诈数据集，我创建了一个完全连接的神经网络来预测信用卡欺诈行为，平均准确率达到96%。
     
  • Credit Card Fraud Detection: A Deep Learning Model
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    本研究提出了一种基于深度学习模型的信用卡欺诈检测方法，通过分析交易数据中的复杂模式有效识别欺诈行为，提升金融安全水平。 Credit_Card_Fraud_Detection 深度学习模型用于检测信用卡欺诈交易。数据集包含了2013年9月欧洲持卡人通过信用卡进行的交易记录，在两天内发生的总计284,807笔交易中，有492起被标记为欺诈行为。该数据集中阳性类别（即欺诈）占所有交易的比例仅为0.172%，因此数据集呈现高度不平衡的特点。
     
  • Credit-Card-Fraud-Detection: 信用卡欺诈的检测
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    本项目旨在开发一种有效的信用卡欺诈检测系统，通过分析交易数据和应用机器学习算法来识别潜在的欺诈行为，保障用户的资金安全。 信用卡欺诈检测是金融领域中的一个重要问题，在数字化支付日益普及的时代显得尤为重要。欺诈行为可能导致巨大的经济损失，因此开发有效的欺诈检测系统对于保护消费者和银行的安全至关重要。 在这个项目中，我们将使用Jupyter Notebook这种交互式计算环境来进行数据分析和机器学习任务。首先需要了解数据集的内容：通常信用卡欺诈检测的数据集包含交易的详细信息，包括交易金额、时间戳、用户ID等特征。这些特征有助于识别异常模式，并帮助我们发现潜在的欺诈行为。 在进行数据预处理时，我们需要处理缺失值、异常值及转换数值特征等问题。例如，将时间戳转化为易于分析的形式（如小时或日期）。由于欺诈交易通常占极少数比例，因此需要应对类别不平衡问题，这可以通过过采样、欠采样或者合成新的欺诈样本等方式实现。 接着进行特征工程来创建有助于区分正常和异常交易的新变量。使用Pandas库可以方便地完成这些操作，并且能够处理时间序列数据等复杂情况。 在训练模型阶段，我们可以应用多种机器学习算法（如逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林或更复杂的神经网络及集成方法），并利用交叉验证来评估其性能。常用的评价指标包括精确度、召回率和F1分数；由于欺诈交易的稀有性，因此模型在识别欺诈行为方面的表现尤为重要。 为了不断优化模型的表现，我们还可以通过调整超参数、特征选择或尝试不同的架构等方式进行改进。此外，在线学习或者实时监控可以帮助及时应对新的欺诈手段变化。 总的来说，这个项目包括数据预处理、特征工程以及机器学习模型构建与评估等多个关键步骤，并且利用Jupyter Notebook这一强大工具来实现信用卡欺诈的有效检测。通过深入分析和迭代优化，我们可以为金融机构提供更加可靠的防骗措施。
     
  • Credit Me with Kaggle Source Data
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    Credit Me with Kaggle Source Data 是一个利用Kaggle平台提供的信用数据集进行信用风险评估和预测的数据科学项目。通过模型训练，旨在提高信贷审批过程中的准确性和效率。 Give Me Some Credit 是一个 Kaggle 数据集，可供下载用于研究和学习目的，请勿用于商业用途。
     
  • Community Crime Analysis with Python and Scikit-Learn: A Study Using the UCI Dataset
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    本研究运用Python及Scikit-Learn工具，基于UCI数据集深入分析社区犯罪模式，旨在揭示影响犯罪率的关键因素。 使用Python和scikit-learn进行回归分析来研究社区犯罪情况，并利用UCI的社区和犯罪数据集。
     
  • Facial Landmark Detection with HRNet: A TensorFlow Implementation
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    本项目采用TensorFlow实现HRNet模型进行面部关键点检测，适用于人脸识别和表情识别等领域。提供高效准确的关键点定位。 面部标志检测引擎HRNet的TensorFlow实现适用于多种公共数据集如WFLW、IBUG等。该模型采用了先进的架构——HRNet v2，并通过随机缩放、旋转及翻转等方式进行数据扩充，同时支持量化与修剪以优化模型性能。 为了在本地计算机上运行该项目并用于开发和测试，请按照以下说明操作： 先决条件 安装所需的软件 获取源代码 从您喜欢的开发目录中克隆仓库： git clone --recursive https://github.com/yinguobing/facial-landmark-detection-hrnet.git 生成训练数据：可使用多个公共面部标记数据集来创建我们所需要的训练热图。在这一过程中，图像会被放大处理。首先需要将原始数据集转换为更容易操作且分布更均匀的形式。您可以自行执行此步骤。
     
  • Vietnamese NER with BERT_VN_NER: A PyTorch Solution Using Googles AI Model
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    本项目使用PyTorch框架和Google的BERT模型开发了一种针对越南语命名实体识别（NER）的解决方案，名为BERT_VN_NER。 使用BERT的越南语命名实体识别（bert-vn-ner）是由Trong-Dat Ngo编写的代码。该系统采用Pytorch实现的BERT模型来为越南语执行命名实体识别任务，并且在单词表示中加入了特征信息。安装要求包括Python 3.6及以上版本和Torch1.4+以上版本，依赖项可以通过pip命令进行安装：`pip3 install -r requirements.txt`。 数据集格式遵循CoNLL-2003标准，每一行包含四个字段（单词、词性标签、短语结构树标签以及命名实体），这些字段由制表符分隔。每个句子之后会有一个空行来区分不同的句子段落。需要注意的是，在进行分词处理时不需要匹配BERT的预训练模型（以`bert-base-multilingual-cased`表示）。有关更详细的信息，请参考“数据”目录中的样本段落件。 下面给出一个越南语例句的数据集示例： 单词\t 词性标签 \t 短语结构树标签 \t 命名实体
     
  • The BSDS300: A Segmentation Dataset and Benchmark from Berkeley
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    BSDS300是由伯克利大学提供的一个图像分割数据集和基准，包含200张训练/测试图片，用于评估计算机视觉中图像理解与分割算法的性能。 BSDS300数据集为图像分割和边缘检测的研究提供了基准标准；该数据集由30名人类受试者完成，其中一半的受试者使用彩色图像进行手工分割任务，另一半则使用灰度图像。BSDS300数据集分为包含200张图像的训练集和100张图像的测试集。此外，还有一个名为BSDS300 human的数据集，它包含了每位受试者完成的手工标记信息。
     
  • TMDB 5000 Movies Dataset on Kaggle
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    TMDB 5000 Movies Dataset on Kaggle 是一个包含5000多部电影详细信息的数据集，包括影片ID、标题、上映日期、评分和各类标签等，适合进行数据分析与机器学习建模。 在Kaggle平台上下载两个原始数据集：tmdb_5000_movies.csv 和 tmdb_5000_credits.csv。前者包含电影的基本信息，后者则包含了每部电影的演职人员名单。