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一种基于有监督学习和无监督学习的反欺诈方法

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本发明公开了一种基于有监督学习和无监督学习的反欺诈方法，具体步骤如下：数据预处理，数据转换，创建高斯混合模型，期望最大化算法，有监督学习，无监督学习，预测，该基于有监督学习和无监督学习的反欺诈方法使用有监督学习和无监督学习结合的方法来建立反欺诈模型，有监督学习模型和无监督学习模型被包含在一个大的模型中，这个大的模型将达到集成模型的效果，预测的结果将会优于单独考虑有监督学习或无监督学习时的效果，而且有监督学习和无监督学习是互补的，两种学习方式结合将可以检测出已知的欺诈模式和未知的欺诈模式。

著录项

公开/公告号CN110717601B

专利类型发明专利
公开/公告日2022-05-03

原文格式PDF
申请/专利权人厦门铅笔头信息科技有限公司;
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申请/专利号CN201910977563.9
发明设计人施铭铮;刘占辉;
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申请日2019-10-15
分类号G06N20/00;G06K9/62;
代理机构
代理人
地址 361000 福建省厦门市思明区金尚路75号之十B单元
入库时间 2022-08-23 13:35:26

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