EamingChan / LCLinks
LendingClub 贷款数据分析,分析平台个人贷款业务特点、贷款客户特征、贷款违约影响因素,并构建贷款违约预测模型。
☆10Updated 5 years ago
Alternatives and similar repositories for LC
Users that are interested in LC are comparing it to the libraries listed below
Sorting:
- 朴素贝叶斯实现的文本分类(新闻分类)☆65Updated 9 years ago
- 基于知识图谱的金融资讯推荐☆50Updated 6 years ago
- 人工智能社会保险反欺诈分析☆30Updated 6 years ago
- 某电商手机评论的文本挖掘初体验 功能板块:数据预处理、LDA模型获取特征词、情感极性判断与程度计算、回归模型预测销量排序☆121Updated 6 years ago
- 机器学习算法模型的知识图谱(思维导图)构建☆63Updated 6 years ago
- 依据香港中文大学设计的规则系统,先用小样本评论建立初始关键词库,再结合18种句式逐条匹配评论,能够快速准确地识别评论对象及情感极性。经多次迭代优化关键词库后,达到较高准确率的基础上,使用Tableau进一步分析数据,识别出客户集中关注的商品属性、普遍好评差评的商品属性;通过…☆54Updated 7 years ago
- 深度学习用于近日头条用户画像☆27Updated 7 years ago
- 利用python进行反欺诈检测☆34Updated 6 years ago
- 基于某城市移动终端用户的运营商数据预测未来三月内用户是否会终端变迁(用户从当前使用的手机品牌更换为其他手机品牌)。应用xgboost算法和随机森林算法组合成多学习器预测模型。☆53Updated 9 years ago
- text classfication 大数据精准营销中搜狗用户画像挖掘 rank61/880☆62Updated 7 years ago
- 竞赛项目集合:Rossmann销售预测(Top3%)、HousePrices(Top34%)、数字识别(Top78%)、泰坦尼克(Top83%)、能源预测③(Top36%)、未来价格预测(Top37%)、NFL大数据碗(Top61%)、厄瓜多尔连锁超市销售预测(Top48%…☆40Updated 4 years ago
- 医疗保险领域知识图谱☆132Updated 7 years ago
- 对汽车之家论坛里的评论数据处理和分析,利用用户潜在行为数据得出用户行为特征,采用LDA主题模型得出用户评论的主题特征,采用Word2Vec词向量模型得出用户评论的文本内容特征,采用K-Means聚类得出水军文本类别,结合用户行为特征,最终实现了对网络水军的识别。☆24Updated 5 years ago
- LSTM,TextCNN,fastText情感分析,模型用 tf_serving 和 flask 部署成web应用☆42Updated 5 years ago
- 基于RFM和决策树模型构建专家推荐系统。融合了RFM模型和决策树模型,结合专业运营人员的业务经营,发掘潜在用户,进行推荐营销召回。☆88Updated last year
- 2018科大讯飞AI营销算法大赛模型方案☆22Updated 6 years ago
- 机器学习、深度学习、NLP实战项目☆142Updated 7 years ago
- 个人实现的基于Django与semantic-ui的语言计算实验平台, 功能包括自然语言综合处理,词语计算,社会热点计算,人物计算,文学画像,职位画像等社会计算功能☆29Updated 7 years ago
- 该工程是利用python3.6进行“特征提取+分类器”来实现美团评论的文本二分类问题。在特征提取部分提取了6种特征,分类器选择了python里面的包xgboost和lightGBM分别实现提升树和GBDT(梯度提升决策树)。☆94Updated 6 years ago
- 深度学习基础学习以及工作项目☆21Updated 7 years ago
- 第二届全国大数据比赛-个性化新闻推荐☆70Updated 9 years ago
- 利用RFM模型建模,并通过聚类分析、分类,分别算出8中不同的价值会员☆38Updated 7 years ago
- 人工智能工程师直通车第三期 实战项目:广告点击率预测(CTR)。预测用户浏览给定网页的广告点击率,提高广告投放精准度。☆22Updated 7 years ago
- 智能问答系统demo☆39Updated 6 years ago
- 智慧物流算法大赛简介: 根据包括货值、路程和油价等字段的数据集,对每趟货物运送的运价进行回归预测。 本项目为我的参赛代码,分为四个主要的部分:1.数据预处理;2.特征工程;3.建模调参训练;4.数据可视化。 最终获得了大赛的二等奖。☆37Updated 6 years ago
- 比赛常用的特征工程、类别不平衡处理方法☆17Updated 6 years ago
- CSDN用户画像技术评测☆27Updated 6 years ago
- 自动机器学习训练平台