Alternatives and similar repositories for CreditCard_Fraud_Detection

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  使用决策树进行客户流失预测分析
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  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
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  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
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  使用sklearn做特征工程
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• 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
  ☆115Updated 6 years ago
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  ☆76Updated 5 years ago
• sunwantong / China-Merchants-Bank-credit-card-Cente-User-purchase-forecast
  招商银行信用卡中心 消费金融场景下的用户购买预测 rank1
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  在sklearn下，几种常用的特征选择方法
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  人工智能社会保险反欺诈分析
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  利用python进行反欺诈检测
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• ben1234560 / DataMiningCase
  基于真实业务上手数据挖掘（银行流失预警）:数据的处理、LightGBM、skLearning包(里面含有：GridSearchCV寻找最优参、StratifiedKFold分层5折切分、_test_Split单次数据切分等)、叠层模型融合、画AUC图、画混淆矩阵图，并输出预…
  ☆99Updated 3 years ago
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  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
  ☆123Updated 6 years ago
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  ☆39Updated 6 years ago
• feidapeng / 2016CCF_StateGrid_UserProfile
  1st Place Solution for【2016CCF大数据竞赛 客户画像赛题（用户画像）】
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  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
• manderous / TextClassification-MeiTuan-FeatureExtraction-Classifier
  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）。
  ☆96Updated 6 years ago
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  数据挖掘的相关案例和demo
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  Kaggle:入门赛Tatanic（泰坦尼克号）84.21%带你冲进前2%
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  CCF2018 数据挖掘 机器学习 智能匹配 特征工程
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• fuqiuai / datamining_algorithms
  用python实现SVM/AdaBoost/C4.5/CART/Naïve Bayes等数据挖掘领域十大经典算法
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  大家好，我是coggle开源小组成员 庐州小火锅，这篇文章将会介绍天池学习赛贷款违约预测的TOP6单模方案（具体介绍见我的csdn：），现附上比赛链接天池学习赛贷款违约预测.https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/53…
  ☆56Updated 5 years ago
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  DataCastle 大学生助学金精准资助预测（样本不均衡条件下的多分类任务）第7/352名解决方案
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