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逻辑回归预测违约可能
☆32Updated 8 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☆123Updated 6 years ago
- 构建基于逻辑回归的评分卡模型☆45Updated 6 years ago
- 决策树、随机森林☆49Updated 6 years ago
- 汽车之家口碑网某车型的评论数据情感分析☆31Updated 6 years ago
- 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☆243Updated 6 years ago
- 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)☆55Updated 7 years ago
- 机器学习实践：贷款违约预测☆38Updated 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…☆46Updated 4 years ago
- 机器学习之回归问题：线性回归、逻辑回归等等☆18Updated 11 years ago
- 深度学习用于近日头条用户画像☆27Updated 7 years ago
- 针对手机评论数据的情感挖掘与分析项目，基于依存句法分析和情感词库提取特征词，并对特征词做情感极性预测标注。☆35Updated 9 years ago
- 基于电影评论数据的中文情感分析(含训练数据、验证数据) Machine Learning and Deep Learning implementations.☆81Updated 2 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☆69Updated 7 years ago
- 机器学习方法进行中文电影评论的情感分析☆31Updated 8 years ago
- csdn用户画像的源码☆20Updated 8 years ago
- 基于深度学习（LSTM）的情感分析（京东商城数据）☆178Updated 4 years ago
- 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
- 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
- 使用pyhton3语言对机器学习算法中的K近邻算法、线性回归、多项式回归、逻辑回归、PCA、SVM、决策树、随机森林、集成学习、boosting 等进行了算法的实现以及实验分析☆49Updated 6 years ago
- 基于用户行为的用户画像项目☆77Updated 7 years ago
- Python实现经典分类回归、关联分析、聚类以及推荐算法等☆215Updated 6 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Keras使用LSTM对电商评论进行情感分析☆49Updated 7 years ago
- 基于卷积神经网络参数优化的情感分析论文code☆61Updated 7 years ago
- 机器学习算法经典案例☆110Updated 4 years ago
- 基于Word2Vec+SVM对电商的评论数据进行情感分析☆136Updated 7 years ago
- 机器学习、深度学习、NLP实战项目☆145Updated 7 years ago
- python数据分析与数据挖掘实例☆61Updated last year
- 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
- RNN-LSTM进行中文电影评论的情感分析☆18Updated 8 years ago