escroc@gmail.com
询问了我的中国工商银行密码
然后我就在2天后被偷扣了
100,000元人民币
第一步
身份和犯罪
信息核实
ID
第二步
案件已核实
案件已驳回
第三步: 1%
Wendelin can be used to automate the review of criminal case submission.
By using appropriate algorithms in scikit-learn, it is possible to automatically accept or reject 99% of submissions. This works in the same way – yet more sophisticated – as anti-spam systems can recognize if email sent to you is worth reading or just advertising.
For the 1% remaining cases, policemen still have to process data.
This approach works best with a lot of data. The more data from the larger country with the more people using the same language, the most accurate the results of Wendelin.
Wendelin将被用作对提交的案件进行自动审查。
通过使用Scikit-learn中合适的运算法则,可以自动化接受或驳回99%的提交案件。这个和反垃圾邮件系统一个道理 — 当然比它更加的复杂 — 因为反垃圾邮件可以分辨收到的邮件值得阅读还是只是广告。
对于那留下的1%的案件,还是需要警察来处理这些数据。
这个方法在许多数据上使用得都非常的好。如果有越多的数据来自于有大量人使用统一种语言的大型国家,这个结果就越精确。