国内一些小区群租房成为非法传销的活动场所,物业对于群租人员难以识别,安全风险大。希望能通过运营商、水、电、燃气等相关数据分析,帮助小区物业识别群租人员身份。
1条回答
- threenewbee 2018-11-28 07:54关注
这个简单,你可以写出一个公式
水*w1+b1+电*w2+b2+燃气*w3+b3=P (P是否是传销的概率)
其中w1 w2 w3 b1 b2 b3是未知数。
然后你需要有一大批的数据,水、电、燃气,是否是传销
你现在要做的就是,通过计算机的计算,找出一组w1 w2 w3 b1 b2 b3,代入这个公式,算出P1
让P1和P(预测值和真实值)的误差最小。然后用什么方法评价误差呢,可以用交叉熵。用什么办法最快找到这些参数呢,用GD(梯度下降)
为了让这个公式更好拟合,你可以加入非线性函数,比如加上sigmoid(水*w1+b1+电*w2+b2+燃气*w3+b3)
我们先不谈怎么找到这些参数
我们看结果,如果知道了这些参数,有了这个公式,你是不是给一组水、电、燃气,就可以算出它是传销的概率了?比如结果如果是0.9,那么就很可能是了
如果是0.1就不是了。
然后,我们需要找到一个值,超过它就算是,否则算不是,如果这个值接近1,那么有可能会出现漏报(是的当做不是),如果接近0,那么就会误报(不是的当做是的)。
那么选多少比较好?这个要看你算法的目的了。这个评估的过程叫做损失函数。
好了,以上这些知识连在一起,就是一个单层的前馈神经网络。你可以算入门机器学习了。本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?解决 无用评论 打赏 举报
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