Alternatives and similar repositories for simple-model-monitor:

Users that are interested in simple-model-monitor are comparing it to the libraries listed below

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  AutoML
  ☆38Updated 6 years ago
• GZJackCai / ali2015
  为天池数据竞赛写的自动化特征工程和训练工具，可以通过配置的方式从mysql数据库中生成特征。同时重新封装了数据，特征和模型，使其可以被自动化测试系统识别及调用。待完成的工作：自动化测试系统的调度关键技术。
  ☆12Updated 9 years ago
• adamw-u / CCF_sougou
  CCF_大数据精准营销中搜狗用户画像挖掘
  ☆17Updated 8 years ago
• zhangtianle / jd
  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
• hetrone / kesai-anti-fraud
  人工智能社会保险反欺诈分析
  ☆30Updated 6 years ago
• wangle1218 / 2017JDD-Loan_Forecasting_Qualification
  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。
  ☆44Updated 7 years ago
• yanx27 / Scorecard-Modeling
  Use Machine learning to build scorecard model
  ☆32Updated 6 years ago
• ICBC-123 / scorecard
  This is the behavior scorecard, which includes three modules, including data processing, establishment of score card and effect evaluatio…
  ☆19Updated 5 years ago
• xuguanggen / 2016CCF-unicom
  2016 ccf 依据用户轨迹的商户精准营销
  ☆18Updated 8 years ago
• huangxianyang / risk-model
  风险评分卡全流程建模
  ☆36Updated 4 years ago
• ultimatejoe / rong_360_1
  融360智能金融算法大赛——拒绝推断
  ☆24Updated 5 years ago
• Questions1 / Rong360_2nd
  第三届融360天机智能金融算法挑战赛-第二题：特征挖掘
  ☆114Updated 5 years ago
• weiweijiuzaizhe / ctr_pipeline
  通过对于现有开源分布式机器学习工具的整合(主要是基于参数服务器的logistic regression,xgboost,FFM,FM ),打造一个工业级的,可以线上使用的点击率预估流水线
  ☆26Updated 7 years ago
• chenjian120918 / Anti-Fraud
  利用python进行反欺诈检测
  ☆34Updated 6 years ago
• finafily526 / A_Model_of_Risk_Control
  关于评分卡的基本流程
  ☆68Updated 5 years ago
• zldeng / XgboostAndLR
  use xgboost and lr model for text classification. xgboost is used to be a feature transform for LR
  ☆44Updated 7 years ago
• jiangzhongkai / ifly-algorithm_challenge
  讯飞移动广告反欺诈算法竞赛
  ☆31Updated 5 years ago
• yzkang / QLM-Tianchi
  天池大数据竞赛 千里马大赛 风险识别与预测赛题 Top5
  ☆14Updated 5 years ago
• quicklysnail / PPD-data-mining
  拍拍贷网贷数据挖掘，风控建模
  ☆48Updated 7 years ago
• msjbear / jdata-spark
  JData算法大赛
  ☆31Updated 7 years ago
• kunguang / SelectFeature
  主要解决ctr预估工程中的特征选择，特征编号(特征离散),单特征auc和logloss这3个问题.
  ☆20Updated 7 years ago
• luoda888 / 2018-Industrial-Big-Data-Top2-Solution
  智能制造工业AI Top2解决方案
  ☆20Updated 6 years ago
• klyan / JDD_Loan_Forecasting
  京东借贷需求预测
  ☆77Updated 7 years ago
• LancelotHolmes / JData
  a solution for 2017 JData competition,rank A: 139/4240，B: 97/4240
  ☆13Updated 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
• lisa-wang1987 / risk_model_machinelearning
  用机器学习建立贷款用户风控模型
  ☆26Updated 6 years ago
• shenweichen / ctrip14
  科赛 携程出行产品未来14个月销量预测 第2名
  ☆62Updated 7 years ago
• taenggu0309 / Scorecard--Assessment
  关于综合评价一个评分卡模型的方法总结（附代码）
  ☆74Updated 6 years ago
• xiaogp / customer_churn_prediction
  零售电商客户流失模型，基于tensorflow，xgboost4j-spark，spark-ml实现LR，FM，GBDT，RF，进行模型效果对比，离线/在线部署方式总结
  ☆67Updated last year
• analysys / 2018_Analysys_2nd_Algorithm_Competition
  2018第二届易观算法大赛
  ☆84Updated 5 years ago