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如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型选择与构建？

开发医疗保险欺诈识别监测模型时，选择合适的模型和构建有效的模型是至关重要的。以下是一些建议： 模型选择： 逻辑回归： 适用于线性关系，简单、快速，容易解释。 决策树和随机森林： 能够处理非线性关系，对异常值和噪声相对鲁棒，易于解释。 支持向量机（SVM）： 在高维空间中表现良好，对于复杂的非线性关系 ......
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如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型训练与调优？

医疗保险欺诈识别模型的训练与调优是一个关键的步骤，它直接影响模型的性能。以下是一些建议： 1. 数据准备与预处理： 数据清理： 处理缺失值、异常值，确保数据的质量。 特征工程： 提取有助于欺诈检测的特征，可能需要与领域专家一起进行。 数据平衡： 处理正负样本不平衡，可以考虑欠采样、过采样或使用权重调 ......
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如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的特征工程？

在开发医疗保险欺诈识别监测模型时，特征工程是一个关键的步骤，它有助于提取、转换和选择最相关的特征，以改善模型的性能。以下是在开发医疗保险欺诈识别监测模型时进行特征工程的一些建议： 基本特征提取： 提取基本的医疗保险相关特征，如就医次数、就医地点、就医科室、医疗费用等。 时序特征： 如果数据包含时间信 ......
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医疗保险欺诈识别监测模型分析

以下是开发医疗保险欺诈识别监测模型的一般性步骤： 数据集分析与预处理： 对给定的16000条数据集进行初步分析，了解数据的结构、特征。 进行数据清洗，处理缺失值、异常值等。 进行多维特征信息分析，以了解医疗保险欺诈的潜在特征。 特征工程： 提取能够描述医疗保险欺诈的特征因子集合。这可能需要领域专业知 ......
医疗保险 模型 医疗

开发医疗保险欺诈识别监测模型如何进行数据集分析与预处理

数据集加载： 使用工具如Pandas库加载数据。使用pd.read_csv()等函数加载数据集到DataFrame。 初步数据探索： 使用head()、info()、describe()等方法查看数据的前几行、基本信息和统计摘要。 使用shape属性获取数据集的大小。 处理缺失值： 使用isnull ......
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gitlab 提交代码自动重启服务/执行脚本/远程服务器脚本

1. 在服务器中安装gitlab-runner ```sh # https://docs.gitlab.com/runner/install/ apt install gitlab-runner ``` 2. 将gitlab-runner 注册到gitlab服务中 ```sh gitlab-runn ......
脚本 代码 服务器 gitlab

1.12_redis 的存取在最后 晚上_浙江本地环境的header不能用线上的_header中host和refer分别代表什么意思?_模型的save()参数是数组怎么理解?

方便点1： 问题: 为什么这个浙江的这个线上的header用到本地就不行,而熊师爷的这个却可以? 线上的 header中的host 本地的 header中的host 根据上面弄得对照关系 header中host和refer分别代表什么意思? 活1: 分析如下： 上面分析出现的问题：既然只统计：开业状 ......
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POT超阈值模型和极值理论EVT分析|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=16845 最近我们被客户要求撰写关于极值理论的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文依靠EVT对任何连续分布的尾部建模。尾部建模，尤其是POT建模，对于许多金融和环境应用至关重要 POT模型其主要动机是为高洪水流量的概率模型提供实用工具。但是，E ......
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matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类|附代码数据

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=19751 本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 要训练深度神经网络对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络使您可以将序列数据输入 ......
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生成式AI技术有哪些应用场景

生成式AI是简化创意人员、工程师、研究人员、科学家等工作流程的有力工具，其使用案例和可能性涵盖所有行业和个人。 生成式AI模型可以接收文本、图像、音频、视频和代码等输入，并将新内容生成成上述任何形式。例如，它将文本输入转换为图像，将图像转换为歌曲，或将视频转换为文本。 目前生成式AI流行的应用： 语 ......
场景 技术

生成式AI入门指南

生成式人工智能技术使各类内容创作变得更加便捷，它能够接收多种形式的输入，如文字、图片、音频、动画、三维模型等，并据此生成全新的原创作品。 生成式AI的定义 生成式AI模型通过神经网络辨识现有数据中的规律和架构，从而创造出新的独特内容。这类模型的突破性进展之一在于，它们可以运用无监督或半监督学习等不同 ......
入门指南 指南

自动生成接口文档

1 借助于第三方：coreapi，swagger 2 在路由中 from rest_framework.documentation import include_docs_urls path('docs/', include_docs_urls(title='图书管理系统api')) 3 在配置文件 ......
自动生成 接口 文档

uniapp生成的app怎么上架到iphone的app store

首先这里需要强调的是，上架app store，必须用自己公司的账号的证书打包，不能使用别的公司的证书打包，因为假如使用别人的证书打包，打包出来的app，只能上传到别人的app store账号，你开发的app自然就属于别的公司名下。这样无论从版权、法律的角度，都是有一定的风险的。 ......
app uniapp iphone store

提升源代码安全性的C#和Java深度混淆工具——IpaGuard

提升源代码安全性的C#和Java深度混淆工具——IpaGuard 摘要 Ipa Guard是一款功能强大的IPA混淆工具，通过对iOS IPA文件进行混淆加密，保护其代码、资源和配置文件，降低破解反编译难度。本文将介绍Ipa Guard的深度混淆技术，包括逻辑混淆、名称混淆以及处理特殊情况的方法，帮 ......
源代码 安全性 深度 IpaGuard 工具

一些Mybatis的知识点&易错点总结

1、映射文件配置容易出错 在映射文件中，我们很习惯想要在sql语句后面添加';'。 结果是报了一堆错误： 你能从下面的配置中找到哪些错误？ 总共有三处错误： 建议使用parameterType，而不是使用"parameterMap" 不使用$进行绑定数据，而是使用#{} sql语句后面不要以";"结 ......
知识点 Mybatis 知识 amp

关于代码逐过程的思考

始终要明确一个过程中只能完成一次操作，这样才能有序进行。当然错误情况主要集中与边界条件的处理。 这道题，最开始 点击查看代码 class Solution { public: ListNode *getIntersectionNode(ListNode *headA, ListNode *headB ......
过程 代码

mybatis一级缓存的实现及其问题

一级缓存的特性是： 1，一级缓存模式是开启状态（可通过localCacheScope属性控制，默认为SESSION，开启）2，一级缓存作用域在于SqlSession（大家可以关闭SqlSession，然后创建一个新的，再获取对象，观察实验结果），缓存随着会话(SqlSession)的创建而产生，随着 ......
缓存 mybatis 问题

Mybatis

1、控制台打印SQL语句 // 修改application.yml文件 mybatis: configuration: log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl 参考文章 【1】控制台打印SQL语句 ......
Mybatis

一段简单的jquery代码，抓取抖音直播间的实时弹幕

代码： { let jq = null if (!document.querySelector('#jquery')) { jq = document.createElement('script') jq.id = 'jquery' jq.src = 'https://libs.baidu.com/ ......
直播间 实时 代码 jquery

mybatis提示com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerException: 列名 'xxxx' 无效。

1、搞了个大乌龙。一直提示列名无效，但是看表是有的啊。原来是SQL的表名写错了，写成了另外一张表 ### Error updating database. Cause: com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerException: 列名 'ip' 无效。 ### ......
SQLServerException microsoft sqlserver mybatis 39

从工程化角度，详解鹏程·脑海大模型训练过程

从工程化的角度，对鹏城.脑海大模型训练语料处理、模型训练优化、模型应用等方面做出了全面详细的经验分享。 ......
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[代码随想录] 第二天

203.移除链表元素https://leetcode.cn/problems/remove-linked-list-elements/ 思路：没什么好说的 /** * Definition for singly-linked list. * public class ListNode { * int ......
随想录 随想 代码

人工智能应用的“繁花时代”，各大企业何以破局AI模型挑战

​ AI技术的崛起，为各行业发展带来巨大变革和超强的创新潜力。然而，各大企业在拥抱AI的进程中并非一路坦途，“繁花盛开”的背后隐藏着AI模型生产与管理环节的诸多痛点。 先来看看部分金融企业在人工智能技术的应用现状：工商银行运用超过2200个智能模型，通过OCR技术实现支票、业务委托书等业务凭证要素的 ......
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Arrays.asList生成不可变list

参考：https://blog.csdn.net/qq_43472612/article/details/130166237 使用Arrays.asList方法生成的list不能进行add或者remove操作， 这个静态内部类ArrayList并不是我们常用的，而是自己定义的，而其中的数组用fina ......
Arrays asList list

MyBatis-1

MyBatis-1 特点 轻量级，性能出色 SQL和Java编码分开，功能边界清晰。Java代码专注业务、SQL语句专注数据 开发效率稍逊于Hlbernate，但是完全能够接受 MyBatis获取参数值的两种方式: ${}和#{} ${}本质字符串拼接 {}本质占位符赋值 MyBatis获取参数值的 ......
MyBatis

【OpenVINO】基于 OpenVINO Python API 部署 RT-DETR 模型

RT-DETR是在DETR模型基础上进行改进的，一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器，它通过使用一系列新的技术和算法，实现了更高效的训练和推理，我们将将在Python、C++、C# 三个平台实现OpenVINO 部署RT-DETR模型实现深度学习推理加速， 在本文中，我们将首先介绍基于 Ope... ......
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生成 core_dump 文件。

生成的代码如下： #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <sys/time.h> #include <sys/resource.h> #define SHELL_CMD_CONF_CORE_FILE "echo /var/core-%e-%p ......
core_dump 文件 core dump

【LeetCode 1635. Hopper 公司查询 I】with recursive生成2020年每月的最后一天

题目地址 https://leetcode.cn/problems/hopper-company-queries-i/description/ 代码 -- CTE生成2020年每月的最后一天 WITH RECURSIVE months AS ( SELECT LAST_DAY('2019-12-01 ......
recursive LeetCode Hopper 公司 1635

综合评价模型

层次分析法（AHP）（太主观） 。。。 熵权法（客观定权） 秩和比法 ......
模型

一段shell代码可用于git部署代码到服务器的操作

整个执行的思路： 1 先放弃服务器本地的修改，把代码从git管理服务器检出，最新的代码。 2 复制配置测试或生产环境配置文件到工程里面。 3 文件夹的权限重新覆盖。 比如把下面这段bash 脚本命名为test_shop.sh，赋予它可执行的权限。chmod a+x test_shop.sh #!/b ......
代码 服务器 shell git
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