📊 ECharts 雷达图案例002 - 诈骗性质分析
**ECharts 案例展示了诈骗性质的雷达图分析，以创新可视化揭示诈骗模式。定制化雷达图配色鲜明，多维度剖析不同诈骗手段，如网络刷单、冒充公检法。交互式设计允许用户深入探究细节。[点击这里](https://download.csdn.net/download/No_Name_Cao_Ni_Mei/89454384)查看完整案例。#ECharts #数据可视化 #雷达图 #诈骗分析**
图计算服务六大应用场景
随着大数据时代的到来，图计算在处理海量关系数据上的优势也越来越明显，在商品推荐、社交网络、金融风控、网络安全等场景上应用也日趋广泛。
主动学习方法实践：让模型变“主动”
在机器学习的监督学习中，我们的目标是让模型不断学习带有标签的历史数据，从而提高模型在该领域的泛化能力。一般情况下，在上述的过程中，模型所学习的历史数据都是事先准备好的（数据采集，预处理，打标），有多少数据，模型就学习多少数据。换言之，模型在被动地学习我们事先提供的数据。本文分享一种主动学习方法，让模型参与“学习样本”的选择，根据不同策略，对样本池中的所有样本进行区分，提升模型性能。