fanzhihai / Financial-fraud-predictionLinks
金融反欺诈模型
☆27Updated 7 years ago
Alternatives and similar repositories for Financial-fraud-prediction
Users that are interested in Financial-fraud-prediction are comparing it to the libraries listed below
Sorting:
- 利用python进行反欺诈检测☆34Updated 7 years ago
- 人工智能社会保险反欺诈分析☆30Updated 7 years ago
- 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☆45Updated 6 years ago
- 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 7 years ago
- JDD-2017 京东金融大数据竞赛-销量预测-15th/889队☆37Updated 7 years ago
- 银行客户流失预警模型☆44Updated 7 years ago
- 天池-印象盐城-汽车销量预测大赛☆36Updated 7 years ago
- 公开课--Python数据分析之金融欺诈行为检测☆36Updated 8 years ago
- 国内首个迁移学习赛题 中国平安前海征信“好信杯”迁移学习大数据算法大赛 FInSight团队作品(算法方案排名第三)☆87Updated 7 years ago
- 使用sklearn做特征工程☆176Updated 7 years ago
- 基于Python的申请信用评分卡模型分析☆144Updated 7 years ago
- 第三届融360天机智能金融算法挑战赛-第二题:特征挖掘☆116Updated 6 years ago
- 信用卡反欺诈消费预测模型☆10Updated 6 years ago
- 2017京东信贷金额预测竞赛,上传的代码有竞赛的原始代码和赛后结合其他选手 的思路整理的重构代码。☆45Updated 7 years ago
- FP-growth codes in "Machine Learning in Action"☆51Updated 7 years ago
- 马上消费金融挑战者大赛-违约用户风险预测--第三名方案☆74Updated 5 years ago
- 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☆71Updated 7 years ago
- 机器学习、深度学习、NLP实战项目☆150Updated 7 years ago
- 后端+前端+算法模型,机器学习项目 demo。Flask + vue + ML, full stack machine learning project construction.☆113Updated 3 years ago
- AutoML☆38Updated 6 years ago
- 招商银行信用卡中心校园大赛:消费金融场景下的用户购买预测 Rank 3rd☆72Updated 7 years ago
- 科赛 携程出行产品未来14个月销量预测 第2名☆62Updated 8 years ago
- 1st Place Solution for【2016CCF大数据竞赛 客户画像赛题(用户画像)】☆347Updated 7 years ago
- 零售电商客户流失模型,基于tensorflow,xgboost4j-spark,spark-ml实现LR,FM,GBDT,RF,进行模型效果对比,离线/在线部署方式总结☆67Updated 2 years ago
- 天池工业AI大赛-智能制造质量预测,排名89/2539☆37Updated 7 years ago
- 数据挖掘竞赛(Kaggle,Data Castle,Analytics Vidhya,DrivenData)入门实践☆82Updated 8 years ago
- 记录我学习数据挖掘过程的笔记和见到的奇技☆123Updated 7 years ago
- 招商银行信用卡中心 消费金融场景下的用户购买预测 rank1☆211Updated 6 years ago
- Solutions of the forecast problem using Xgboost☆91Updated 7 years ago
- 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。☆54Updated 9 years ago