YungFuu / Machine-learning-based-credit-risk-assessment-modelLinks
基于机器学习的信用风险评估模型，主要使用了Sklearn库，通过逻辑回归，向量机等模型，根据借款人的个人身份信息评估是否应当 发放贷款。
☆17Updated 3 years ago
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- 这是一个基金评论与股票市场的情感分析项目，目的是手动爬取天天基金网基民评论与东方财富网股市行情的资讯，从基民评论、重仓股票、市场行情三个方面出发，使用情感词典与LDA模型进行分析，从而做出是否值的购买基金的决策。带有标签clean的是清洗后的爬虫数据，没有带标签的是原始数据…☆27Updated this week
- 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☆55Updated 5 years ago
- 利用sklearn实现机器学习算法：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM等☆169Updated 5 years ago
- 使用pyhton3语言对机器学习算法中的K近邻算法、线性回归、多项式回归、逻辑回归、PCA、SVM、决策树、随机森林、集成学习、boosting 等进行了算法的实现以及实验分析☆45Updated 6 years ago
- 利用python对3000个数据利用机器学习算法建立模型，并预测未来客户信用风险。处理数据不均衡问题时采用了SMOTE过采样以及随机过采样技术；通过相关性分析进行特征选择；建模过程中用到了Logistic回归、SVM、随机森林、GBDT四种模型，并通过网格搜索法确定最优参数…☆31Updated 3 years ago
- 利用爬虫获取58同城的二手房信息，选取特征并对数据进行预处理，利用机器学习算法给出不同地段的租房推荐。☆15Updated 5 years ago
- Sklearn机器学习中的主要算法原理以及实现(线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、K-Means聚类、KNN、PCA主成分分析、BP神经网络)☆83Updated 5 years ago
- 数据特征工程、各种机器学习回归模型、回归数据预处理☆44Updated 5 years ago
- python数据分析与数据挖掘实例☆62Updated last year
- 本次数据分析基于阿里云天池数据集（用户行为数据集），使用转化漏斗，AARRR模型，对常见电商分析指标，包括转化率，PV,UV,留存率，复购率等进行分析，分析过程中使用python进行数据清洗及可视化。☆30Updated 5 years ago
- kaggle贷款违约预测 ：主要研究如何借助非平衡数据分类的思想对银行等金融机构的历史贷款数据进行分析，并基于随机森林分类模型预测贷款违约的可能性☆20Updated 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
- 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
- 基于python与Anaconda Navigator软件的历年影片数据分析，通过数据再基于机器学习来获取影片的最佳阵容，最后预测以最佳整容去拍摄一部电影时所获取的票房与评分。☆21Updated 6 years ago
- 基于风控模型的银行客户信用风险评估☆15Updated 2 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。☆54Updated 2 years ago
- 利用Python编程爬虫搜集微博平台上关于大学生网课的评论，使用SPSS、机器学习、自然语言处理等方法，对收集到的文本数据进行分词、数据清洗、词频统计和聚类分析。最后根据所得到的数据进行以及分析，发现目前在线教学 中学生体验的现状、趋势以及一些待解决的问题。☆44Updated 3 years ago
- 时间序列预测项目，采用不同的深度学习、机器学习算法，进行时间序列预测。包含不同预测算法与预测场景☆32Updated last year
- 🤖机器学习实战🤖：决策树、随机森林线性回归、逻辑回归、贝叶斯、kNN等☆26Updated 5 years ago
- 基于Python：网络爬虫获取房价信息、数据的预处理和可视化、搭建基于房价预测的机器学习模型、房价预测。☆144Updated 10 months ago
- 统计分析课程实验作业/包含《统计分析方法》 中因子分析，主成分分析，Kmeans聚类等典型算法的手写实现☆76Updated 5 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☆45Updated 6 years ago
- 基于粒子群算法的神经网络优化股票价格预测☆33Updated 5 years ago
- 机器学习的特征工程，包括特征抽取、特征预处理、特征选择、特征降维。☆25Updated 6 years ago
- 一个利用机器学习做数据挖掘实战的小项目，参考书《Python数据分析与挖掘实战》☆28Updated 6 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
- 使用k-means算法实现对用户金融数据的聚类分析☆11Updated 6 years ago
- 机器学习算法超参数的优化方法——基于hyperopt和bayes_opt☆14Updated 6 years ago
- 利用回归模型实现房价预测☆45Updated 6 years ago
- 本实验是基于决策树模型的训练与调优记录，旨在通过学习与总结，不存在其他用途与目的。数据采用薛微出版的《R语言数据挖掘方法及应用》教材中提供的数据集---【购物决策数据集】；为简单起见，应用调包SKlearn进行数据预处理与模型训练；后半部分将包含对训练结果的分析、参数调优与…☆11Updated 4 years ago