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逻辑回归预测违约可能
☆32Updated 7 years ago
Alternatives and similar repositories for LogisticRegression
Users that are interested in LogisticRegression are comparing it to the libraries listed below
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- 构建基于逻辑回归的评分卡模型☆45Updated 6 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 4 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 情感分析系统，用于分析用户评论是积极还是消极。其中使用了逻辑回归函数、决策树、支持向量机、神经网络等不同的模型进行训练☆34Updated 6 years ago
- 机器学习预测模型，分别用逻辑回归，决策树，随机森林，神经网络，XGBOOST和支持向量机算法建模，交叉验证，并选出AUC最优的模型。特征工程优化后，AUC值达到0.8259☆55Updated 5 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.☆78Updated 2 years ago
- 🤖机器学习实战🤖：决策树、随机森林线性回归、逻辑回归、贝叶斯、kNN等☆26Updated 5 years ago
- 分析银行营销活动数据以预测客户有多大可能购买存款产品☆13Updated 5 years ago
- 使用决策树进行客户流失预测分析☆11Updated 7 years ago
- 朴素贝叶斯实现的文本分类（新闻分类）☆65Updated 9 years ago
- 深度学习用于近日头条用户画像☆27Updated 7 years ago
- 机器学习方法进行中文电影评论的情感分析☆30Updated 8 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☆43Updated 6 years ago
- 洛杉矶房价预测☆19Updated 4 years ago
- 利用爬虫获取58同城的二手房信息，选取特征并对数据进行预处理，利用机器学习算法给出不同地段的租房推荐。☆15Updated 5 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☆45Updated 6 years ago
- Time Series Prediction, Stateful LSTM; 时间序列预测，洗发水销量/股票走势预测，有状态循环神经网络☆58Updated 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
- 用 jupyter notebook做的一些机器学习项目☆86Updated 5 years ago
- 2019年CCF智能信用评分大赛个人源码库。包含XGboost模型调参，特征筛选，训练等方案。同时包含stacking模型融合方案☆27Updated 5 years ago
- csdn用户画像的源码☆20Updated 7 years ago
- 改进的k-prototypes聚类算法☆19Updated 4 years ago
- 北京二手房房价分析和预测☆54Updated 7 years ago
- 利用回归模型实现房价预测☆45Updated 6 years ago
- 情感分析三分类☆29Updated 10 months ago