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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
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- 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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- 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☆239Updated 6 years ago
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- 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。☆43Updated 3 years ago
- 基于 PyEcharts + Flask + Bootstrap,采用前后端分离模式,生成一个完整的数据可视化系统。数据来源于Sakila样本数据库。☆28Updated 4 years ago
- 使用scrapy从全国六大较权威的新闻网站(澎湃新闻、新华网、新京报、凤 凰网、光明网、人民网)爬取最近15天内的新闻,利用爬取数据提取省份信息、计算新闻热点值、使用预训练模型生成新闻类别后存入Mysql数据库,网页使用HTML、CSS、JavaScript进行编写,采用开…☆28Updated 2 years ago
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