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  基于互联网金融平台2015年度贷款数据完成信贷违约预测模型，该模型可以作为信贷平台预测违约借款人的参考
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  ☆22Updated 3 years ago
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  ☆48Updated 4 years ago
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  ☆25Updated 6 years ago
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  2019年CCF智能信用评分大赛个人源码库。包含XGboost模型调参，特征筛选，训练等方案。同时包含stacking模型融合方案
  ☆27Updated 5 years ago
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  使用决策树进行客户流失预测分析
  ☆11Updated 7 years ago
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  机器学习预测模型，分别用逻辑回归，决策树，随机森林，神经网络，XGBOOST和支持向量机算法建模，交叉验证，并选出AUC最优的模型。特征工程优化后，AUC值达到0.8259
  ☆56Updated 5 years ago
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  构建基于逻辑回归的评分卡模型
  ☆45Updated 6 years ago
• yangj96 / cmb-credit-card-risk-prediction
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  ☆7Updated 5 years ago
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  ☆13Updated 5 years ago
• jiangzhongkai / CCF-2018-TeleCOM
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  ☆48Updated 5 years ago
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  关于租金预测的一个机器学习比赛项目，XGBoost调优
  ☆12Updated 6 years ago
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  交易欺诈作为信用卡行业面临的主要贷后风险业务问题，每年都使信用卡行业遭受巨额损失。基于大数据机器学习开发出高效的交易欺诈识别模型一直是金融行业的主要挑战之一。本次大赛以此作为主题
  ☆43Updated 6 years ago
• youngerForCode / weipinhui
  唯品会用户购买行为预测
  ☆28Updated 7 years ago
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  ☆30Updated 6 years ago
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  零基础入门金融风控-贷款违约预测
  ☆32Updated 4 years ago
• ho156 / Machine-Learning-Contest-Code
  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
• liangyiting / ML-competetion
  参加魔镜杯风控算法大赛编写的程序。比赛要求根据国内网络借贷行业的贷款风险数据，包括信用违约标签、借款人特征、借款人网络行为原始数据，评判用户预期违约率，建立用户信用评分模型，模型性能用AUC值评判。算法由GBDT模型、logistic模型构成。
  ☆19Updated 6 years ago
• JonathonYan1993 / ML_DecisionTree_prepruning_postpruning
  本程序实现决策树的建立与可视化，以及决策树的预剪枝与后剪枝，数据集为西瓜书4.2、4.3节中的西瓜数据集
  ☆36Updated 5 years ago
• caozichuan / TianChi_loadDefault
  大家好，我是coggle开源小组成员 庐州小火锅，这篇文章将会介绍天池学习赛贷款违约预测的TOP6单模方案（具体介绍见我的csdn：），现附上比赛链接天池学习赛贷款违约预测.https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/53…
  ☆51Updated 4 years ago
• mryuan0428 / House-price-prediction
  房价预测完整项目：1.爬取链家网数据 2.处理后，用sklearn中几个逻辑回归机器学习模型和keras神经网络搭建模型预测房价 最终结果神经网络效果更好，R^2值0.75左右
  ☆240Updated 6 years ago
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  ☆25Updated 7 years ago
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  洛杉矶房价预测
  ☆19Updated 4 years ago
• digfound / ML-Experiments
  整理记录本人担任课程助教设计的四个机器学习实验，主要涉及简单的线性回归、朴素贝叶斯分类器、支持向量机、CNN做文本分类。内附实验指导书、讲解PPT、参考代码，欢迎各位码友讨论交流。
  ☆115Updated 7 years ago
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  Time Series Prediction, Stateful LSTM; 时间序列预测，洗发水销量/股票走势预测，有状态循环神经网络
  ☆58Updated 7 years ago
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  ☆115Updated 5 years ago
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  零基础入门金融风控-贷款违约预测 TOP11
  ☆39Updated 4 years ago
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  根据用户数据以及消费行为数据,使用Python建立分类模型,通过评估客户流失的风险来预测客户流转情况,找到对客户影响较大的因素,进而挽留客户
  ☆10Updated 4 years ago
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  天池竞赛数据挖掘之二手车交易价格预测大赛
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