Fraud_Detector 集成统计、网络分析和机器学习的欺诈检测流程

基于用户行为的数据挖掘技术可分析通信模式，对关系排序。该算法在安然公司电子邮件存档中得到验证，结果与公司工作图表和司法程序中分析的主要参与者一致。

这篇文章列出了一些关于机器学习、数据科学和深度学习的顶级库、框架和工具，为初学者提供指南。虽然大多数资源集中在Python上，但也包含其他语言的工具。Apache Spark MLib是其中之一，适用于与Python和R的互操作。

在第2.6节中，介绍了Y4-Y34 FTL数据的详细内容。FTL数据指定了Y1好发送Y2-Y3 Level 03读者的扩展方式。如果启用了文件传输层选项，VMC表示可以传输数据，目标地址为阅读器10H或60H。所有FTL命令/响应均在第2.6节中定义。

数据挖掘的信用卡欺诈检测应用还挺火，尤其是和机器学习搭配的时候，准确率提升。这篇回顾论文算是把主流的做法都梳理了一遍，包括分类算法的优缺点、各种模型在不同数据集上的表现，还有一些优化思路。对你想快速入门或者找点新思路来说，还蛮有参考价值的。尤其像逻辑回归、随机森林、神经网络这些方法在不同案例里的对比，挺直观的。

支持向量机（SVM）是一种在机器学习中广泛应用的算法。它在解决小样本情况下的学习问题上表现出色，同时能有效提升泛化能力，处理高维和非线性数据效果显著。然而，SVM对于缺失数据较为敏感，且在处理非线性问题时需要精心选择合适的核函数。

介绍了Weka使用方法和基本实现架构，在对算法的实现流程和相关接口进行了详细说明，成功在平台中嵌入了该算法。

互联网上的海量信息存在冗余内容，需要从网页中提取正文以提高阅读效率。已有研究利用网页特征和机器学习技术提升正文提取的准确性，但仍有改进空间，需要持续探索。

是智能运维方向论文中较早而且较有影响力的一篇文章，首次提出使用机器学习的方法来帮助运维人员自动配置异常检测器，并且取得的较好的性能。虽然有监督的方式仍具有局限性，并且最终的性能指标并不是很高，但Opprentice系统的提出仍然为实际运维中异常检测的工作有很大借鉴价值。在此，简单对该文章进行翻译，供英语水平不高的同学快速浏览，了解文章的主要思想和大致路线，以提高读文章的速度。原本想复现一下，后来看到裴丹老师的一些新论文中，已经找到了更好的解决方式，其中有一篇WWW2018的文章还有代码，准备先看新文章了。GITHUB上有这篇文章的部分代码重现，文末参考资料中有链接，如果有完整重现，请联系我分享

感谢大牛整理的机器学习资源：https://github.com/Flowerowl/Big_Data_Resources#大数据-数据挖掘