강의
R로 배우는 사기 탐지
중급기술 수준
업데이트됨 2024. 8.
RMachine Learning4시간16 동영상49 연습 문제3,900 XP7,564성취 증명서
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선수 조건
Unsupervised Learning in RSupervised Learning in R: Classification1
Introduction & Motivation
This chapter will first give a formal definition of fraud. You will then learn how to detect anomalies in the type of payment methods used or the time these payments are made to flag suspicious transactions.
2
Social network analytics
In the second chapter, you will learn how to use networks to fight fraud. You will visualize networks and use a sociology concept called homophily to detect fraudulent transactions and catch fraudsters.
3
Imbalanced class distributions
Fortunately, fraud occurrences are rare. However, this means that you're working with imbalanced data, which if left as is will bias your detection models. In this chapter, you will tackle imbalance using over and under-sampling methods.
4
Digit analysis and robust statistics
In this final chapter, you will learn about a surprising mathematical law used to detect suspicious occurrences. You will then use robust statistics to make your models even more bulletproof.
R로 배우는 사기 탐지
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