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金融交易欺诈检测模型构建与优化
本文介绍了如何使用AutoML构建和优化金融交易欺诈检测模型。文章涵盖了数据清洗和探索的步骤,讨论了分类模型和相应的评估指标。通过阅读本文,您将了解如何构建一个基准模型,并为进一步优化欺诈检测流程提供参考。- 300
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如何使用Python和自然语言处理构建知识图谱
本文介绍如何使用Python和自然语言处理技术构建知识图谱,包括数据爬取、文本处理、实体关系提取和图形构建等步骤。通过解析维基百科页面作为示例数据集,展示了构建知识图谱的流程和方法。- 360
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波士顿房价预测数据探索性分析
本文以波士顿房价预测数据为例,介绍了数据探索性分析(EDA)的基本步骤,包括数据收集、数据清洗和描述性统计分析。通过对数据集的整体情况和特征进行分析,以及发现数据中的趋势和模式,为进一步的数据处理和建模提供基础。- 305
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