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| API适用国家/地区 | 美国 |
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Ntropy是什么公司
更多Ntropy是一家提供金融数据标准化和丰富化API的公司，专注于通过其平台增强交易数据的理解和应用。公司的产品包括交易丰富化、商户丰富化、分类和定期支出分析等，旨在帮助企业更准确地评估风险并做出更高效的决策。Ntropy的技术能够以毫秒级的速度提供类似人类的交易上下文理解，支持多种数据源和地理区域。公司还获得了SOC2 Type 2认证，确保了其服务的安全性和可靠性。
Ntropy的API接口（产品与功能）
API产品信息
Ntropy Transaction API是一个提供账户持有者交易信息丰富化和同步/异步添加到账本的API产品。
核心功能
| 功能模块 | 服务详情 |
|---|---|
| 同步丰富交易 | 将交易添加到账户持有者的账本，并返回丰富的交易信息。 |
| 异步丰富交易 | 批量添加交易到账户持有者的账本，并返回分配的批次ID。 |
| 交易信息丰富化 | 提供交易的详细信息，包括商户信息、地理位置、交易类别等。 |
| 批量处理 | 支持批量处理交易，提高效率。 |
| API密钥授权 | 通过API密钥进行身份验证和授权访问。 |
使用场景
- 金融分析：通过同步和异步丰富交易API，金融机构可以对账户持有者的交易数据进行分析，提供个性化的金融服务。
- 账本管理：企业可以使用Ntropy Transaction API管理账户持有者的交易记录，实现账本的自动化更新。
- 风险控制：利用交易信息丰富化功能，可以识别和预防潜在的金融风险。
Ntropy API的价格（API免费方式与收费标准）
在选择API服务商时，综合评估以下维度，选择最适合自己需求的API服务商，确保技术兼容性和成本效益。
Ntropy API Key怎么获取（API调用与对接教程）
交叉熵损失(Cross-entropy)和平方损失(MSE)究竟有何区别？
本文详细探讨了交叉熵损失（Cross-entropy）和均方误差（MSE）在机器学习中的区别及其优缺点。文章首先介绍了两者的概念：MSE 是通过计算预测值与真实值差的平方的平均值来衡量误差，而交叉熵损失则用于评估概率分布之间的差异，尤其适用于分类问题。接着，文章分析了为什么交叉熵损失优于 MSE，包括交叉熵在权重更新时速度更快，因为它不受激活函数梯度的影响，且交叉熵损失函数是凸优化问题，便于优化，而 MSE 在分类问题中是非凸的，容易陷入局部最优。文章还指出交叉熵的缺点，如在学习类间信息时可能会忽略非正确标签的差异。最后，文章总结了在实际应用中，分类问题通常使用交叉熵损失，而回归问题则使用 MSE，并强调在验证和测试阶段，分类错误率是更直观的评估指标。
API知识库
2025/03/27
