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运用神经网络预测客户流失。包括特征构建及筛选、模型构建及调优、客户分层预测
☆9Updated 6 years ago
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- 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☆68Updated 6 years ago
- “魔镜杯”风控算法大赛 拍拍贷风控模型，接近冠军分数☆194Updated 8 years ago
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- 利用文本挖掘技术进行新闻热点关注问题分析☆164Updated 6 years ago
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- 基于分布式爬虫，采集互联网公开来源的金融类新闻和文档类文本； 基于文本挖掘技术，进行无监督/半监督学习的数据ETL与特征工程； 基于金融数据挖掘技术，进行宏观经济分析，基本面分析与行业分析☆103Updated 6 years ago
- 朴素贝叶斯实现的文本分类（新闻分类）☆65Updated 9 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☆73Updated 5 years ago
- 以nlp中情感分析为例，从没有打过标签的语料开始一步步教你怎么去打标签，然后分别以传统的机器学习模型SVM和深度学习模型LSTM去建模。☆35Updated 6 years ago
- 基于真实业务上手数据挖掘（银行流失预警）:数据的处理、LightGBM、skLearning包(里面含有：GridSearchCV寻找最优参、StratifiedKFold分层5折切分、_test_Split单次数据切分等)、叠层模型融合、画AUC图、画混淆矩阵图，并输出预…☆96Updated 3 years ago
- 翼支付大数据建模-风险用户识别-季军-代码文件☆15Updated 4 years ago
- 借助jieba分词库和与之相关的算法。用于测试对非规范地址的分析、试分词，并进一步设计数据清洗算法 。☆37Updated 8 years ago
- 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）。☆94Updated 6 years ago
- 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☆10Updated 4 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。☆53Updated 9 years ago
- 关于综合评价一个评分卡模型的方法总结（附代码）☆74Updated 6 years ago
- 文本分类是指在给定分类体系下 , 根据文本的内容自动确定文本类别的过程。首先我们根据scrapy爬虫根据中国知网URL的规律，爬取70多万条2014年公开的发明专利，然后通过数据清洗筛选出了60多万条含标签数据。通过TF-IDF对60多万条本文进行词频提取，依照词频排序提取…☆107Updated 7 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…☆33Updated 5 years ago
- 智能风控:原理 、算法与工程实践 代码☆78Updated 5 years ago
- 基于情感字典和机器学习的股市舆情情感分类可视化☆333Updated 6 years ago
- 基于用户行为的用户画像项目☆75Updated 7 years ago
- 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…☆54Updated 7 years ago
- 建立一个评分卡模型的代码包☆203Updated 6 years ago