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通过聚类分析交易流水检测异常交易
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- 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
- 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
- 该资源为作者在CSDN的撰写Python数据挖掘和数据分析文章的支撑，主要是Python实现数据挖掘、机器学习、文本挖掘等算法代码实现，希望该资源对您有所帮助，一起加油。☆134Updated 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
- 数据挖掘大作业， 东野圭吾小说集文本挖掘☆70Updated 8 years ago
- 利用python进行反欺诈检测☆34Updated 6 years ago
- 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。☆104Updated 5 years ago
- 练手项目：Comment of Interest 电商文本评论数据挖掘 （爬虫 + 观点抽取 + 句子级和观点级情感分析）☆103Updated 4 years ago
- 一个自然语言处理的可视化系统，实现自动生成词云图、文章关键信息提取、多文档主题分布、文本分类等功能，还有一些业务数据的可视化图表展示。☆36Updated 4 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…☆79Updated 4 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☆33Updated 4 years ago
- 网络舆情分析系统☆28Updated 5 years ago
- 人工智能社会保险反欺诈分析☆30Updated 6 years ago
- 基于知识图谱与人工神经网络的简历推荐系统☆84Updated last year
- 近年来，随着微信、微博、市长信箱、阳光热线等网络问 政平台逐步成为政府了解民意、汇聚民智、凝聚民气的重要渠道，各类社情民意相关的文本数据量不断攀升，给以往主要依靠人工来进行留言划分和热点整理的相关部门的工作带来了极大挑战。同时，随着大数据技术的发展，建立基于自然语言处理技术的…☆33Updated 5 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）☆67Updated 4 years ago
- 京东评论情感分析模型，主要包括1、数据获取及探索性分析；2、文本预处理、文本分词、文本向量化、特征提取、☆81Updated 6 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☆239Updated 6 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
- 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
- 2020 招商银行FinTech 数据赛道 rank10☆115Updated 5 years ago
- kaggle贷款违约预测☆36Updated 6 years ago
- 对舆情事件进行词云展示，对评论进行情感分析和观点抽取。情感分析基于lstm 的三分类，观点抽取基于AP 算法的聚类和MMR的抽取☆182Updated 6 years ago
- 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）。☆94Updated 6 years ago
- 本系列代码主要是作者Python人工智能之TensorFlow的系列博客，涉及回归神经网络、CNN、RNN、TensorFboard等内容。基础性代码，希望对您有所帮助。☆105Updated 3 months ago
- 金融知识图谱构建☆140Updated 6 years ago
- 利用python对3000个数据利用机器学习算法建立模型，并预测未来客户信用风险。处理数据不均衡问题时采用了SMOTE过采样以及随机过采样技术；通过相关性分析进行特征选择；建模过程中用到了Logistic回归、SVM、随机森林、GBDT四种模型，并通过网格搜索法确定最优参数…☆31Updated 3 years ago
- 基于深度学习（LSTM）的情感分析（京东商城数据）☆176Updated 4 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
- 通过python爬虫获取人民网、新浪等网站新闻作为训练集，基于BERT构建新闻文本分类模型，并结合node.js + vue完成了一个可视化界面。☆43Updated 3 years ago