【原创 Hadoop&Spark 动手实践 12】Spark MLLib 基础、应用与信用卡欺诈检测系统动手实践...

最新推荐文章于 2025-09-10 10:06:31 发布
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#大数据 #人工智能

本文深入探讨Spark MLlib在信用卡欺诈检测中的应用，从基础概念到实际案例，详细讲解如何使用Spark MLlib进行数据预处理、特征工程及模型训练，旨在为读者提供一套完整的信用卡欺诈检测系统构建方案。

【原创 Hadoop&Spark 动手实践 12】Spark MLLib 基础、应用与信用卡欺诈检测系统动手实践

（四）PySpark3：Mlib机器学习实战-信用卡交易数据异常检测
weixin_44458771的博客
03-17 1492
Spark Mlib实现了在分布式大数据环境下的机器学习训练，并且可以通过Spark SQL对数据集进行数据预处理以及特征工程，可以高效处理大规模数据集。但是Spark Mlib目前支持的算法还比较少，支持的机器学习算法有限，而且并不直接支持深度学习算法。所以，选择Spark进行机器学习训练与预测，可能更多考量的是成本与时间优势，但是对于复杂建模场景或者对模型精度要求较高的场景，Spark将难以胜任。
数据分析案例实战：逻辑回归-信用卡欺诈检测
qq_33493180的博客
05-16 2628
学习唐宇迪《python数据分析与机器学习实战》视频 一、数据分析 数据集部分截取： 在此数据集中，为了保护原始数据的隐私，因此，每一列（特征）的名称没有给出，用V1~V28等表示。类别是最后的Class列，有0和1两种情况，样本数为3W多个。 二、数据处理 1、读入数据并观察数据分布 import pandas as pd #数据分析 import matplotlib.pypl...
基于Spark的大数据分析平台的设计与实现
07-17
数据分析实现采用Scala编程语言进行实现，通过Spark SQL进行对数据的处理，并把结果存储到MySQL中，最后通过数据可视化技术把数据展示出来
使用Apache Spark和事件流进行实时信用卡欺诈检测
danpu0978的博客
04-26 642
在这篇文章中，我们将讨论构建用于信用卡欺诈检测的实时解决方案。 实时欺诈检测分为两个阶段。 第一阶段涉及对历史数据进行分析和取证，以构建机器学习模型，该模型可用于生产中以对现场事件进行预测。 建立模型 分类 分类是一类有监督的机器学习算法，该算法基于已知项目的标记示例（例如，已知交易为欺诈或非交易）来识别项目所属的类别（例如，交易是否为欺诈）。 分类采用具有已知标签和预定功...
spark-信用卡欺诈识别
qq_51697761的博客
05-04 692
题目： 代码：fault_detect.py import sys from pyspark import SparkContext from pyspark.streaming import StreamingContext def detect(new_values,fault_state): for value in new_values: if value<1.0: fault_state=1.0 elif val
apache spark_使用Apache Spark和事件流进行实时信用卡欺诈检测
danpu0978的博客
05-21 295
apache spark 在这篇文章中，我们将讨论构建用于信用卡欺诈检测的实时解决方案。 实时欺诈检测分为两个阶段。 第一阶段涉及对历史数据进行分析和取证，以构建机器学习模型，该模型可用于生产中以对现场事件进行预测。 建立模型 分类 分类是有监督的机器学习算法族，该算法基于已知项目的标记示例（例如，已知交易为欺诈或非交易）来识别项目所属的类别（例如，交易是否为欺诈行为）。 分...
基于Hadoop、Spark的大数据金融信贷风险控系统源码.zip
05-27
本项目“基于Hadoop、Spark的大数据金融信贷风险控制系统”旨在利用这两种技术来构建一个高效的风险评估和管理系统。让我们深入探讨一下其中涉及的关键知识点。 1. Hadoop：Hadoop是Apache基金会开源的分布式存储和...
基于Hadoop、Spark的大数据金融信贷风险控系统设计和实.zip
03-13
2. 异常检测：基于无监督学习的方法，如聚类或异常值检测，识别出与正常行为模式偏离的客户，这可能是欺诈或信用风险的信号。 3. 自然语言处理：分析客户的社交媒体、新闻报道等非结构化数据，提取有价值的信息，...
基于Django Restframework的异常检测系统，分析服务为Spark SQL和Spark Mllib.zip
09-16
【标题】: "基于Django Restframework的异常检测系统，分析服务为Spark SQL和Spark Mllib" 本项目是一个计算机类毕业设计，旨在构建一个利用Django Restframework开发的异常检测系统，该系统集成了Spark SQL进行...
spark-2.1.0-bin-without-hadoop.tgz.7z
04-05
《Spark 2.1.0 无Hadoop版本详解及应用》 Spark作为一个高效、通用的大数据处理框架，因其强大的并行计算能力、易用性和高效性，在大数据领域备受推崇。Spark 2.1.0是其发展过程中的一个重要版本，它在前一版本的...
用户行为分析系统基于Spark、Hadoop.zip
03-13
《基于Spark和Hadoop的用户行为分析系统》 在当今大数据时代，用户行为分析系统扮演着至关重要的角色，它能够帮助企业理解用户的行为模式，优化产品设计，提升用户体验，以及进行精准营销。本系统以“人工智能”为...
信用卡欺诈项目数据和文件.zip
10-09
本资源用于博客栏目中的机器学习实例详解中逻辑回归案例模板——信用卡欺诈检测，包含数据和完整的流程ipynb文件
基于Apache Spark的金融欺诈检测
08-15
整体系统架构和软件栈，怎样利用和改进Spark来形成最终方案。 如何搭建快速强大的特征衍生，选择和转化流程（Pipeline）。我们会在细节方面展示真实数据所带来的挑战和我们开发的采样，填充，缩放和其他领域专用的特征转换模块。我们正在将其中的许多内容贡献给Spark社区。 深入分析我们使用的算法怎样解决数据的不平衡性及与其他算法的对比结果。 在实现过程中累积的其他开发经验
对spark2.3.0中Structured Streaming低延迟持续处理模式的介绍
古月慕南的代码世界
03-21 5368
原文链接：https://databricks.com/blog/2018/03/20/low-latency-continuous-processing-mode-in-structured-streaming-in-apache-spark-2-3-0.html在Spark2.0中，Structured Streaming将微批处理模式与其高级API分离开来。原因有两个：首先，简化了API的使...
使用Spark ML进行数据分析
涛O_O的博客
01-01 3947
Spark版本：2.4.0 语言：Scala 任务：分类 这里对数据的处理步骤如下： 载入数据 归一化 PCA降维 划分训练/测试集 线性SVM分类 验证精度 输出cvs格式的结果 前言 从Spark 2.0开始，Spark机器学习API是基于DataFrame的spark.ml。而之前的基于RDD的API spark.mllib已进入维护模式。 也就是说，Spark ML是Spark MLl...
干货：基于Spark Mllib的SparkNLP库。
大数据星球-浪尖
11-29 7406
引言 这是来自John Snow Labs工程团队的社区博客和工作，解释了他们对开源Apache Spark自然语言处理（NLP）库的贡献。 Apache Spark是一个通用的集群计算框架，它支持分布式SQL，流式处理，图处理和机器学习。现在，Spark生态系统还有一个Spark Natural Language Processing库。 John Snow Labs NLP库是在Scal
AI-调查研究-74-具身智能 机器人学习新突破：元学习与仿真到现实迁移的挑战与机遇
最新发布
永远好奇，无限进步！
09-10 969
具身智能体要实现高效学习与技能迁移，核心在于提升少样本学习与跨任务泛化能力。当前机器人学习面临多重挑战：一是任务间的迁移难度大，已学技能难以快速应用到相似任务；二是不同机器人形态和传感系统的异构性增加了适配难度；三是现有强化学习与模仿学习在样本效率和泛化能力上存在局限。为突破瓶颈，研究重点聚焦于元学习、少样本模仿学习和多任务预训练策略。例如，MAML等元学习框架可显著提升新任务适应速度，大规模多任务预训练则能为下游
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