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逻辑回归预测违约可能
☆32Updated 7 years ago
Alternatives and similar repositories for LogisticRegression
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- 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
- 构建基于逻辑回归的评分卡模型☆45Updated 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
- 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
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- 深度学习用于近日头条用户画像☆27Updated 7 years ago
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- 以京东评论作为数据集,使用常见的机器学习算法如KNN、SVM、逻辑回归、贝叶斯、xgboost等等算法进行分类。使用深度学习中的CNN、RNN、CNN和RNN连接、Bi-GRU、bert模型进行分类。使用fastnlp的框架搭建文本分类。☆32Updated 5 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
- 北京二手房房价分析和预测☆55Updated 7 years ago
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- 基于TensorFlow的深度学习、深度增强学习代码:NN(传统神经网络)、CNN(卷积神经网络)、RNN(递归神经网络)、LSTM(长短期记忆网络)、GAN(生成对抗网络)、DRL(深度增强学习)☆54Updated 7 years ago
- 对汽车之家论坛里的评论数据处理和分析,利用用户潜在行为数据得出用户行为特征,采用LDA主题模型得出用户评论的主题特征,采用Word2Vec词向量模型得出用户评论的文本内容特征,采用K-Means聚类得出水军文本类别,结合用户行为特征,最终实现了对网络水军的识别。☆24Updated 5 years ago
- 基于用户行为的用户画像项目☆75Updated 7 years ago
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- 朴素贝叶斯实现的文本分类(新闻分类)☆65Updated 9 years ago
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- 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
- 本软件包括对于百度外卖平台的原始评论采集、评论情感计算并分类展示、以及对于用户打分、服务评分等结构化数据进行可视化三个主要功能模块。本软件的主要技术特征在于改造和使用了网络爬虫,来为本软件提供实时数据采集的能力,并将评论情感极性分析和用户打分相结合,在首先考虑用户打分的情况…☆45Updated 4 years ago
- 京东评论情感分析模型,主要包括1、数据获取及探索性分析;2、文本预处理、文本分词、文本向量化、特征提取、☆81Updated 6 years ago
- 基于用户行为的推荐算法大赛---第四名(临兵斗列)☆41Updated 8 years ago
- 洛杉矶房价预测☆19Updated 4 years ago
- 关于租金预测的一个机器学习比赛项目,XGBoost调优☆13Updated 6 years ago
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