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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
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- 机器学习方法进行中文电影评论的情感分析☆30Updated 8 years ago
- 依据香港中文大学设计的规则系统，先用小样本评论建立初始关键词库，再结合18种句式逐条匹配评论，能够快速准确地识别评论对象及情感极性。经多次迭代优化关键词库后，达到较高准确率的基础上，使用Tableau进一步分析数据，识别出客户集中关注的商品属性、普遍好评差评的商品属性；通过…☆53Updated 7 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
- 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
- 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
- Python中文文本挖掘：使用机器学习方法进行情感分析。☆103Updated 6 years ago
- 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
- 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
- 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
- 人工智能社会保险反欺诈分析☆30Updated 6 years ago
- 2017 DF,CCF大数据与计算智能大赛——“中印对峙事件舆情分析”赛题全网数据☆25Updated 7 years ago
- 使用scrapy框架爬取微博数据存储到mongodb中，利用numpy/tensorflow等python库对数据进行处理（基于transE算法），形成推荐系统。使用Springboot框架实现系统的可视化。有不同分支，master、transE、spring分别存储不同的…☆16Updated 8 years ago
- 百度点石杯-文本情感极性分析☆14Updated 6 years ago
- 利用python进行反欺诈检测☆34Updated 6 years ago
- 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
- 通过聚类分析交易流水检测异常交易☆19Updated last year
- 基于神经网络的中文文本情感分析算法☆16Updated 7 years ago
- 基于分布式爬虫，采集互联网公开来源的金融类新闻和文档类文本； 基于文本挖掘技术，进行无监督/半监督学习的数据ETL与特征工程； 基于金融数据挖掘技术，进行宏观经济分析，基本面分析与行业分析☆103Updated 6 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、☆79Updated 5 years ago
- 深度学习用于近日头条用户画像☆27Updated 6 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
- 朴素贝叶斯实现的文本分类（新闻分类）☆64Updated 9 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）。☆93Updated 6 years ago
- 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
- 本软件包括对于百度外卖平台的原始评论采集、评论情感计算并分类展示、以及对于用户打分、服务评分等结构化数据进行可视化三个主要功能模块。本软件的主要技术特征在于改造和使用了网络爬虫，来为本软件 提供实时数据采集的能力，并将评论情感极性分析和用户打分相结合，在首先考虑用户打分的情况…☆45Updated 4 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
- 计算新闻文本类情感分析（采用TF-IDF，余弦距离，情感依存等算法）☆58Updated 7 years ago
- 对微博评论进行情感三分类(正面,中性,负面)☆16Updated 5 years ago
- 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
- 构建基于逻辑回归的评分卡模型☆45Updated 6 years ago