机器学习异常检测实战：用Isolation Forest快速构建无标签异常检测系统
无监督异常检测作为机器学习领域的重要分支，专门用于在缺乏标记数据的环境中识别异常事件。本文深入探讨异常检测技术的理论基础与实践应用，通过Isolation Forest算法进行异常检测，并结合LightGBM作为主分类器，构建完整的欺诈检测系统。文章详细阐述了从无监督异常检测到人工反馈循环的完整工作流程，为实际业务场景中的风险控制提供参考。 异常检测是一种识别与正常数据模式显著偏离的数据点的技术....
机器学习实现恶意URL检测实战
恶意URL检测的方法很多，这里介绍通过机器学习分析URL文本分词词频来检测恶意URL。训练的数据集为开源数据集，通过机器学习训练检测模型，然后做了部分工程化的应用，将模型持久化，在应用的时候加载进来直接应用，不用重新进行训练。通过接口调用实现恶意URL检测预测判断。 恶意URL检测，对应与机器学习是个分类问题，这里分别用逻辑回归和SVM支持向量机分类模型进行模型实现。 具体实现过程包括数据载...
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