下面是可用的 pyLDAvis 库的可视化结果。请查看对 Enron 邮件数据训练得到的 LDA 模型中的主题 1 和 3。为了进行欺诈检测，您会进一步研究哪一个？为什么？
本练习是课程的一部分
通过我们的互动练习之一，将理论转化为实践
本章将介绍欺诈检测中典型的挑战，并讲解如何通过更智能的重采样方式来应对数据不平衡问题。
在了解了欺诈检测的主要挑战之后，您将学习如何用监督学习为交易打上欺诈标记。您将使用分类器，对其进行调整并相互比较，以找到最有效的欺诈检测模型。
本章重点介绍使用无监督学习技术进行欺诈检测。您将对客户进行分群，使用 K-means 聚类和其他聚类算法，在数据中发现可疑情况。
在最后一章中，您将使用文本数据、文本挖掘和主题建模来识别欺诈行为。
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