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泰迪杯数据挖掘挑战赛(第八届)C题参赛作品
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- 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。☆38Updated 6 years ago
- 2020年第八届泰迪杯数据挖掘C题“智慧政务文本挖掘”特等奖作品（论文与代码）☆68Updated last month
- 通过python爬虫获取人民网、新浪等网站新闻作为训练集，基于BERT构建新闻文本分类模型，并结合node.js + vue完成了一个可视化界面。☆42Updated 3 years ago
- 🎈 泰迪杯2020A题《基于数据挖掘的上市公司高送转预测》☆15Updated 3 years ago
- CCCF-数据挖掘-企业非法集资风险预测☆13Updated 4 years ago
- 企业经营退出风险预测，二分类问题☆18Updated 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☆123Updated 6 years ago
- 🎈 泰迪杯2021A题《基于 Bagging 和深度学习的上市公司财务数据造假预测》☆23Updated 3 years ago
- 基于深度学习框架pytorch实现的中文文本分类，目前包括textcnn,textrnn,textrcnn,textrnn+attention,transformer☆48Updated 3 years ago
- 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。☆117Updated 7 years ago
- 一个垃圾短信识别系统——国科大网络数据挖掘(徐君)课程设计☆33Updated 6 years ago
- 金融反欺诈预测系统，技术涉及Vue3、Flask、XGBoost等。本项目 提供了完整的Web系统，系统功能包括信贷数据分析、信贷欺诈数据检测、用户历史预测记录、用户数据管理等。项目整体并不复杂，适合新手练手学习机器学习与Web系统的结合。☆57Updated 3 years ago
- 数据挖掘常用算法：关联分析Apriori算法，数据分类决策树算法，数据聚类K-means算法☆25Updated 6 years ago
- 基于PaddleNLP搭建评论观点抽取和属性级情感分析模型，并基于前后端分离式架构完成属性级情感分析Web系统搭建，通过细粒度情感分析帮助用户和商家更好决策。☆69Updated 2 years ago
- 基于深度学习的新闻分类推荐系统（Spring Boot作为客户端，Keras作为服务端）☆50Updated 5 years ago
- 机器学习课程大作业 - 基于深度神经网络的图像分类任务☆31Updated 8 years ago
- 智能供应链分析，对顾客用rfm模型分类，用多种机器学习模型建模，进行欺诈订单预测，延迟发货预测，销售额预测，销售数量预测☆37Updated 5 years ago
- 基于pytorch进行文本多分类，主要模型为双向LSTM，预测准确率83%☆44Updated 5 years ago
- Python实现经典分类回归、关联分析、聚类以及推荐算法等☆216Updated 6 years ago
- 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☆37Updated 6 years ago
- 电商广告推荐系统☆12Updated 3 years ago
- 问题定义，下载数据，观察结构，找最相关部分特征； 除去异常值，填充缺省值，部分特征正态化，特征编码向量化，增加新特征； 定义评估标准，选择表现好的几个模型，模型参数最优化，stacking模型融合。最终误差降低到0.101左右。详细介绍见https://zhuanlan.z…☆17Updated 5 years ago
- 近年来，随着微信、微博、市长信箱、阳光热线等网络问政平台逐步成为政府了解民意、汇聚民智、凝聚民气的重要渠道，各类社情民意相关的文本数据量不断攀升，给以往主要依靠人工来进行留言划分和热点整理的相关部门的工作带来了极大挑战。同时，随着大数据技术的发展，建立基于自然语言处理技术的…☆34Updated 5 years ago
- 天池项目：新浪微博互动预测☆11Updated 5 years ago
- 一个基于朴素贝叶斯算法的新闻文本分类器☆13Updated 7 years ago
- ☆11Updated 4 years ago
- [大数据课程作业]分别采用神经网络、线性回归、SVM方法预测学生成绩☆46Updated 6 years ago
- 大三上学期学了机器学习之后，发现对于orc来说已经有tesseract的存在(也有python版的tesserocr库)，但是利用机器学习算法手动进行一次实践的话更能激励自己。。于是就有了这次的小项目，knn识别验证码图片☆20Updated 6 years ago
- 基于深度学习的中文评论情感分类和智能客服研究与实现。主要是酒店和书店的评论情感分析（二分类+九分类），可以判定积极和消极，对于消极评论，还可以判断其具体类别，比如物流不好或者服务差等等。☆48Updated 5 years ago
- 机器学习实践：贷款违约预测☆38Updated 6 years ago