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本文由机器之心编辑,“机器之心”专注生产人工智能专业性内容,适合开发者和从业者阅读参考。点击右上角即刻关注。对信用卡交易数据建立检测模型,使用Python库进行预处理与机器学习建模工作,代码通俗易懂。包括数据预处理与清洗,模型调参与评估等详细数据分析与建模流程。故事背景与Python环境故事背景:原始数据为个人交易记录,但是考虑数据本身的隐私性,已经对原始数据进行了类似PCA的处理,现在已经把特征
本文由机器之心编辑,“机器之心”专注生产人工智能专业性内容,适合开发者和从业者阅读参考。点击右上角即刻关注。对信用卡交易数据建立检测模型,使用Python库进行预处理与机器学习建模工作,代码通俗易懂。包括数据预处理与清洗,模型调参与评估等详细数据分析与建模流程。故事背景与Python环境故事背景:原始数据为个人交易记录,但是考虑数据本身的隐私性,已经对原始数据进行了类似PCA的处理,现在已经把特征
为了让程序窗口在不同的平台和计算机上都能良好的显示,需要考虑:1. 窗口的大小2. 窗口的位置对于第一点,因为默认字体不同,应该尽量避免固定长宽,而让geometry manager(图形管理器)自己去计算所需的大小。但可以设置各个部件之间的间隙大小。对于这一点,我还想提一下tkinter中的entry和text这两个widget,他们的height和width都是表示可以输入的英文字数,而不是像
在实际的网络应用中,我们可能会遇到这样的网络环境,上外网我们使用的无线网络,内网我们使用的是有限网卡。在设置完成后会出现外网和内网的访问非常不稳定。需要经常使用网络诊断来处理。或者使用“禁用/启用网络连接”的方法来处理。非常的麻烦。主要的原因在于计算机上存在有多个网络适配器,导致网络上可能存在有多个网关。这样就造成的一个问题,即使存在多个默认网关,也只有一个网关用于子网外的目标地址。我们可以使用r
这次我们接着上次的实例继续讨论,在实例中,我们通过与真实数据之间的对比来筛选随机参数,最后得到一个后验的概率分布,虽然从图中很难看出,但拥有最高概率的签约率是38%。这个38%就是对于签约率这个参数的最大似然估计,最大似然估计的意思是38%签约率能够使你观察到真实数据的概率最大化。同时,我们也可以用置信区间来估计签约率,即签约率在30-45%的概率是90%。总结来说,这...
一.概述当我们给view做动画的时候,平移到某一个位置,却发现响应不了点击事件,因为view的真实位置还在原来的地方,具体解决办法如下.二.实例 思路:当我们完成动画之后,手动设置view的位置,这样就能响应view的点击事件了,具体如下private void startAnim() {TranslateAnimation translateAnimation = new...







