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。
  ☆35Updated 5 years ago
• hetrone / kesai-anti-fraud
  人工智能社会保险反欺诈分析
  ☆30Updated 6 years ago
• LeronQ / score_logistic
  构建基于逻辑回归的评分卡模型
  ☆44Updated 6 years ago
• CarryChang / Real_Time_DataMining_Software
  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…
  ☆74Updated 4 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 4 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
• 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
• Modo0202 / IntelligentRiskControl
  智能风控 python金融风险管理与评分卡建模 数据和代码
  ☆21Updated 3 years ago
• 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。
  ☆30Updated 4 years ago
• chgl16 / data-mining-algorithm
  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
• moxiaohei / weibo_predict
  本项目是采用Python语言结合机器学习中的常用算法来对微博传播过程中的转发进行预测。
  ☆12Updated 6 years ago
• dengsiying / give-me-some-credit
  kaggle贷款违约预测
  ☆35Updated 6 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
• ZGLee96 / gbdt_var
  根据GBDT衍生变量，并对衍生后的变量进行应用
  ☆21Updated 4 years ago
• chenbingyan / bank-churn-model
  银行客户流失预警模型
  ☆43Updated 7 years ago
• ezyzzy / Baseline-CCF-BDCI-2022-Competition581-Rank0.017
  CCF BDCI 2022比赛 返乡发展人群预测赛题 Baseline 数据挖掘（特征工程+集成学习）队伍排名39/2297
  ☆11Updated 11 months ago
• nanguoyu / StudentGradeRegression
  [大数据课程作业]分别采用神经网络、线性回归、SVM方法预测学生成绩
  ☆44Updated 6 years ago
• chenjian120918 / Anti-Fraud
  利用python进行反欺诈检测
  ☆34Updated 6 years ago
• luckyerdog / feature_select
  在sklearn下，几种常用的特征选择方法
  ☆40Updated 9 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
• IngramWang / BDCI2017
  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
• Roc-J / Loan_risk
  使用决策树进行客户流失预测分析
  ☆10Updated 7 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
• 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。
  ☆53Updated 8 years ago
• lyk19940625 / HousingInformationAnalysis
  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
• wzy6642 / K-Prototypes
  改进的k-prototypes聚类算法
  ☆18Updated 4 years ago
• nlpdz / data-mining
  中文文本分类与聚类
  ☆10Updated 6 years ago
• wenwen116 / airbnb
  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。
  ☆29Updated 4 years ago