ho156 / Machine-Learning-Contest-Code
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。
☆34Updated 5 years ago
Alternatives and similar repositories for Machine-Learning-Contest-Code:
Users that are interested in Machine-Learning-Contest-Code are comparing it to the libraries listed below
- 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☆24Updated 5 years ago
- 金融反欺诈预测系统，技术涉及Vue3、Flask、XGBoost等。本项目提供了完整的Web系统，系统功能包括信贷数据分析、信贷欺诈数据检测、用户历史预测记录、用户数据管理等。项目整体并不复杂，适合新手练手学习机器学习与Web系统的结合。☆40Updated 2 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☆114Updated 5 years ago
- 洛杉矶房价预测☆18Updated 4 years ago
- 2020年第八届泰迪杯数据挖掘C题“智慧政务文本挖掘”特等奖作品（论文与代码）☆62Updated 4 years ago
- 使用k-means算法实现对用户金融数据的聚类分析☆11Updated 5 years ago
- kaggle贷款违约预测☆35Updated 6 years ago
- 携程/榛果民宿实时评论挖掘软件，包含数据的实时采集/数据清洗/结构化保存/ UGC 数据主题提取/情感分析/后结构化可视化等技术的综合性演示 Demo。基于在线民宿 UGC 数据的意见挖掘项目，包含数据挖掘和 NLP 相关的处理，负责数据采集、主题抽取、情感分析等任务。主要…☆71Updated 3 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☆227Updated 6 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☆11Updated 4 years ago
- 逻辑回归预测违约可能☆32Updated 7 years ago
- 智能供应链分析，对顾客用rfm模型分类，用多种机器学习模型建模，进行欺诈订单预测，延迟发货预测，销售额预测，销售数量预测☆29Updated 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☆30Updated 6 years ago
- 计算机毕业设计吊炸天spark+hive+nlp慕课Mooc在线教育课程数据分析可视化大屏 知识图谱课程推荐系统 课程爬虫 文本分类 LSTM情感分析 大数据毕业设计 知识图谱 大数据毕业设计 预测系统 实时计算 离线计算 数据仓库 人工智能 神经网络☆10Updated last year
- 关联规则和决策树组合算法在学生成绩分析中的研究——本科毕设。首先，本文基于爬取到的学生课程成绩设计以学生成绩为主题的数据仓库，为后续的成绩分析提高可靠的数据支持。其次，利用关联规则算法挖掘分析课程间的关联性，并生 成用于构造决策树的新属性。最后，通过信息增益率的思想将生成的…☆47Updated 3 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
- 构建基于逻辑回归的评分卡模型☆43Updated 6 years ago
- 人工智能Python全栈工程师 人工智能时代已经来临，再不学习就会被淘汰！ python考试，已经被列为国家计算机二级考试 python课程，已经被浙江的中学列为必修课内容之一 python课程，已经被山东的小学列为选修课课程之一 零基础？ 怕啥，君社教育来帮你！ Pyt…☆98Updated 3 years ago
- 深度学习用于近日头条用户画像☆27Updated 6 years ago
- 回归问题是数据挖掘和机器学习中常常出现的问题----本专题以 中国移动用户信用分预测 为例，对比分析几类 常见的回归算法，包括：线性回归、岭回归、贝叶斯岭回归、前馈神经网络、迭代提升树等。☆17Updated 5 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☆9Updated 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。☆30Updated 4 years ago
- 朴素贝叶斯实现的文本分类（新闻分类）☆63Updated 9 years ago
- 基于Python + Django的深圳市新房数据分析程序 by cheyo☆17Updated 9 years ago
- 利用python进行反欺诈检测☆34Updated 6 years ago
- 使用scrapy框架爬取微博数据存储到mongodb中，利用numpy/tensorflow等python库对数据进行处理（基于transE算法），形成推荐系统。使用Springboot框架实现系统的可视化。有不同分支，master、transE、spring分别存储不同的…☆17Updated 8 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☆68Updated 6 years ago
- 使用LSTM预测商品销量，考虑销量激增点影响☆30Updated 5 years ago
- 机器学习实践：贷款违约预测☆36Updated 5 years ago
- 使用决策树实现预测人才招聘市场的最低薪酬预测 | C4.5分类 | CART回归 | 剪枝 | 随机森林☆19Updated 5 years ago