ipid / cookdataLinks
通过机器学习算法进行银行客户风险评估
☆14Updated 5 years ago
Alternatives and similar repositories for cookdata
Users that are interested in cookdata are comparing it to the libraries listed below
Sorting:
- 天池-印象盐城-汽车销量预测大赛☆36Updated 7 years ago
- 朴素贝叶斯实现的文本分类（新闻分类）☆65Updated 9 years ago
- JDD-2017 京东金融大数据竞赛-销量预测-15th/889队☆37Updated 7 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☆72Updated 5 years ago
- 2017年CCF大数据与计算智能大赛-小超市供销存管理优化☆23Updated 7 years ago
- 招商银行第二届fintech-财经新闻分析baseline(线上第1名)☆39Updated 6 years ago
- 2017京东信贷金额预测竞 赛，上传的代码有竞赛的原始代码和赛后结合其他选手的思路整理的重构代码。☆45Updated 7 years ago
- 马上AI全球挑战赛-违约用户风险预测 top2-solution☆18Updated 7 years ago
- CCF2018 数据挖掘 机器学习 智能匹配 特征工程☆48Updated 5 years ago
- text classfication 大数据精准营销中搜狗用户画像挖掘 rank61/880☆62Updated 7 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…☆16Updated 8 years ago
- 利用python进行反欺诈检测☆34Updated 6 years ago
- 第三届融360天机智能金融算法挑战赛-第二题：特征挖掘☆115Updated 6 years ago
- 比赛常用的特征工程、类别不平衡处理方法☆17Updated 6 years ago
- 爬虫爬取网站新闻，DBCAN聚类,推荐系 统......☆16Updated 7 years ago
- 银行客户流失预警模型☆44Updated 7 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
- 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
- 融360智能金融算法大赛——拒绝推断☆26Updated 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☆10Updated 4 years ago
- 2017 Global Data Challenge Hosted by JD Finance / JDD—2017京东金融全球数据探索者大赛 金融信贷需求预测☆78Updated 6 years ago
- DataCastle 大学生助学金精准资助预测（样本不均衡条件下的多分类任务）第7/352名解决方案☆12Updated 8 years ago
- 2017天池口碑商家客流量预测☆119Updated 7 years ago
- a machine learning project☆17Updated 8 years ago
- 人工智能工程师直通车第三期 实战项目:广告点击率预测（CTR）。预测用户浏览给定网页的广告点击率，提高广告投放精准度。☆22Updated 6 years ago
- 数据挖掘领域十大算法代码实现☆58Updated 9 years ago
- 2019ccf乘用车销量预测Top1%代码☆13Updated 5 years ago
- a solution for 2017 JData competition,rank A: 139/4240，B: 97/4240☆13Updated 7 years ago
- 根据用户数据及消费行为数据，使用Python对客户进行聚类分群，并给出用户画像。通过数据，分析用户群体的核心特征。☆30Updated 4 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