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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
- 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…☆77Updated 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
- 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
- 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
- 网络舆情分析系统☆27Updated 5 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
- 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
- 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。☆44Updated 3 years ago
- 基于机器学习的信用风险评估模型，主要使用了Sklearn库，通过逻辑回归，向量机等模型，根据借款人的个人身份信息评估是否应当发放贷款。☆17Updated 2 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。☆35Updated 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
- 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…☆54Updated 3 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
- 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
- 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
- 基于LDA主题模型的投资者情绪对股价影响研究☆24Updated 4 years ago
- 垃圾邮件检测 词袋模型+机器学习、word2vec+cnn☆18Updated 5 years ago
- 一个垃圾短信识别系统——国科大网络数据挖掘(徐君)课程设计☆33Updated 6 years ago
- 数据特征工程、各种机器学习回归模型、回归数据预处理☆44Updated 5 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☆120Updated 6 years ago
- kaggle贷款违约预测 ：主要研究如何借助非平衡数据分类的思想对银行等金融机构的历史贷款数据进行分析，并基于随机森林分类模型预测贷款违约的可能性☆20Updated 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☆12Updated 5 years ago
- 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 4 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 2 years ago
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- 基于电影评论数据的中文情感分析(含训练数据、验证数据) Machine Learning and Deep Learning implementations.☆78Updated 2 years ago
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