9、金融欺诈检测与人群场景下人体目标检测的机器学习应用

金融欺诈检测与人群场景下人体目标检测的机器学习应用

在当今的金融和安防领域，机器学习技术正发挥着越来越重要的作用。本文将探讨利用机器学习算法进行金融欺诈检测以及在人群场景下进行人体目标检测的相关内容。

金融欺诈检测

在金融行业，无卡交易成为了欺诈行为的温床。由于这类交易的验证和安全级别较低，欺诈分子有机可乘。不过，借助机器学习算法，我们能够开发出模型来识别这些未知交易，并判断其是否存在欺诈风险。

• 使用的算法

  • 逻辑回归（Logistic Regression） ：用于预测二元分类变量的概率，变量取值仅为 1 和 0。它有三种类型：
    • 二项逻辑回归：用于预测只有两种可能结果的分类输出，如邮箱中的“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”。
    • 多项线性回归：用于对具有三个或更多同等可能结果的分类变量进行分类，例如食物类型（碳水化合物、蛋白质等）。
    • 有序逻辑回归：用于对具有层次顺序的分类变量进行分类，如 1 - 10 级的评价和评级。
  • 高斯朴素贝叶斯（Gaussian Naïve Bayes） ：基于贝叶斯定理，假设预测变量之间完全独立，即某个预测变量中的特定属性与其他属性的存在无关。贝叶斯定理用于确定“已经发生的另一个事件的概率”。数学上可表示为 (P(A|B) = P(B|A)P(A))。
  • 支持向量机（Support V