chenjian120918 / Anti-Fraud

Related projects ⓘ

Alternatives and complementary repositories for Anti-Fraud

• hetrone / kesai-anti-fraud
  人工智能社会保险反欺诈分析
  ☆30Updated 6 years ago
• zle1992 / 2016-ccf-data-mining-competition
  text classfication 大数据精准营销中搜狗用户画像挖掘 rank61/880
  ☆62Updated 6 years ago
• ultimatejoe / rong_360_1
  融360智能金融算法大赛——拒绝推断
  ☆24Updated 5 years ago
• mattzheng / LangueOne
  练习题︱基于今日头条开源数据的文本挖掘
  ☆85Updated 5 years ago
• chizhu / AI_Risk
  马上消费金融挑战者大赛-违约用户风险预测--第三名方案
  ☆68Updated 4 years ago
• zhangtianle / jd
  2017 Global Data Challenge Hosted by JD Finance / JDD—2017京东金融全球数据探索者大赛 金融信贷需求预测
  ☆79Updated 6 years ago
• Questions1 / Rong360_2nd
  第三届融360天机智能金融算法挑战赛-第二题：特征挖掘
  ☆114Updated 5 years ago
• klyan / JDD_Loan_Forecasting
  京东借贷需求预测
  ☆77Updated 6 years ago
• YijunRan / Terminal-Changes-Prediction
  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 8 years ago
• charlesXu86 / TIANCHI_Project
  天池大数据比赛总结
  ☆39Updated 6 years ago
• shuiliwanwu / Rong360-Model-training-in-multiple-financial-scenarios
  top1解决方案
  ☆38Updated 5 years ago
• hecongqing / 2017-daguan-competition
  2017“达观杯”个性化推荐算法挑战赛-rank6
  ☆43Updated 5 years ago
• ashora / SocialListening
  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…
  ☆53Updated 7 years ago
• kuhung / Student-Grants
  DataCastle 大学生助学金精准资助预测（样本不均衡条件下的多分类任务）第7/352名解决方案
  ☆12Updated 7 years ago
• adamw-u / CCF_sougou
  CCF_大数据精准营销中搜狗用户画像挖掘
  ☆17Updated 7 years ago
• chantcalf / 2018-Rank4-
  快手活跃用户预测——lctry队解决方案
  ☆51Updated 6 years ago
• fanzhihai / Financial-fraud-prediction
  金融反欺诈模型
  ☆26Updated 6 years ago
• chenlongzhen / intelligent_risk_control
  智能风控:原理、算法与工程实践 代码
  ☆72Updated 4 years ago
• manderous / TextClassification-MeiTuan-FeatureExtraction-Classifier
  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）。
  ☆89Updated 5 years ago
• wenwen116 / churn
  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
  ☆9Updated 4 years ago
• yanshengli / second_bigdata
  第二届全国大数据比赛-个性化新闻推荐
  ☆67Updated 9 years ago
• ChengjinLi / machine_learning
  机器学习、深度学习、NLP实战项目
  ☆134Updated 6 years ago
• jarvisqi / machine_learning
  NLP 以及相关的学习实践
  ☆40Updated 2 years ago
• out-to-right / --DataCastle
  基于用户行为的推荐算法大赛---第四名（临兵斗列）
  ☆42Updated 8 years ago
• redhead520 / kaggle-avazu-AI3
  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 6 years ago
• jiangzhongkai / ifly-algorithm_challenge
  讯飞移动广告反欺诈算法竞赛
  ☆31Updated 5 years ago
• xuguanggen / 2016CCF-unicom
  2016 ccf 依据用户轨迹的商户精准营销
  ☆19Updated 7 years ago
• Marco2333 / user-portrait
  twitter用户画像
  ☆32Updated 5 years ago
• lovemyfat / creditCard
  拍拍贷风控评分卡
  ☆20Updated 5 years ago
• xSupervisedLearning / Rong360_feature_mining_1st_solution
  ☆66Updated 5 years ago