Alternatives and similar repositories for Bank-Marketing:

Users that are interested in Bank-Marketing are comparing it to the libraries listed below

• aflyingpig0226 / feature-engineering
  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
• 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。
  ☆37Updated 6 years ago
• zhangguixiang / Find-person-of-interest-from-enron-data
  利用公开的安然财务和邮件数据集，利用 PCA 和特征选择分析处理缺失的数据，再通过朴素贝叶斯、决策树、SVM等机器学习构建筛选器，找出有欺诈嫌疑的安然员工
  ☆10Updated 7 years ago
• LeronQ / score_logistic
  构建基于逻辑回归的评分卡模型
  ☆44Updated 6 years ago
• wenwen116 / churn
  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
• manderous / TextClassification-MeiTuan-FeatureExtraction-Classifier
  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）。
  ☆90Updated 6 years ago
• Wiskia / Spamer-Detect-System
  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
• wikke / TimeSeriesPrediction
  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
• LindgeW / sentiment-analysis-platform
  电商评论情感分析平台
  ☆14Updated last year
• yingdajun / TextClassifierMLAndDLByBertOrFastnlpDemo
  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
• hetrone / kesai-anti-fraud
  人工智能社会保险反欺诈分析
  ☆30Updated 6 years ago
• NLPOR / SMP2018-task1
  深度学习用于近日头条用户画像
  ☆27Updated 6 years ago
• Designlotus / Anti-fraud-prediction-model
  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
  ☆42Updated 6 years ago
• YijunRan / Terminal-Changes-Prediction
  基于某城市移动终端用户的运营商数据预测未来三月内用户是否会终端变迁(用户从当前使用的手机品牌更换为其他手机品牌)。应用xgboost算法和随机森林算法组合成多学习器预测模型。
  ☆52Updated 8 years ago
• Roc-J / Loan_risk
  使用决策树进行客户流失预测分析
  ☆11Updated 7 years ago
• chizhu / AI_Risk
  马上消费金融挑战者大赛-违约用户风险预测--第三名方案
  ☆70Updated 4 years ago
• zle1992 / 2016-ccf-data-mining-competition
  text classfication 大数据精准营销中搜狗用户画像挖掘 rank61/880
  ☆62Updated 6 years ago
• GGL12 / TextMining
  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
  ☆117Updated 6 years ago
• JiangYanting / Taidi_2020_Data_Ming_C
  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）
  ☆65Updated 4 years ago
• C-rawler / DCIC-2019-Credit-intelligence-score-2th-Place
  2019数字中国创新大赛 消费者人群画像 信用智能评分
  ☆49Updated 4 years ago
• jiguang123 / Credit-Loans-of-Data-Analysis
  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
• yanhan19940405 / Data_machine_learning
  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
• yanqiangmiffy / Data-Finance-Cup
  2019厦门国际银行“数创金融杯”数据建模大赛 复赛第六
  ☆19Updated 5 years ago
• chenjian120918 / Anti-Fraud
  利用python进行反欺诈检测
  ☆34Updated 6 years ago
• kmyf / Jdata
  如期而至-用户购买时间预测
  ☆9Updated 6 years ago
• shenxiangzhuang / bank-competition
  2019厦门国际银行“数创金融杯”数据建模大赛
  ☆25Updated 3 years ago
• SimonWang00 / salesPredict
  基于ARIMA时间序列的销量预测模型，实际预测准确率达90%以上，内含有测试记录和实际上线效果。
  ☆105Updated 5 years ago
• czy1999 / Taidi2019_Adaboost
  2019泰迪杯B题，利用Adaboost模型对A股市场进行预测
  ☆50Updated 5 years ago
• jiangzhongkai / ifly-algorithm_challenge
  讯飞移动广告反欺诈算法竞赛
  ☆34Updated 5 years ago
• BBKing49 / 2019CCF-BDCI
  2019ccf乘用车销量预测Top1%代码
  ☆13Updated 5 years ago