机器学习项目-金融反欺诈模型

解释了组合模型的历史,以及原理,并且附上作者自己的研究案例

一个介绍机器学习中概率图模型的PPT,对在进行机器学习相关研究与学习的同学有所帮助。

mlxtend包，由SebastianRaschka开发的一个工具集，初衷也是写下一些在其他包中没有找到的特定算法，是一个机器学习扩展工具库，属于开源文件，仅作个人兴趣使用

主要是机器学习基于RandomForest,xgboost这两种算法的R、python的性能测试

机器学习模型预测.rar

支持向量机 机器学习模型-SVM

Logistic回归机器学习模型 •集成了Python的TensorFlow机器学习库,并构建了一个实现逻辑回归算法的深层人工神经网络。 •利用神经网络中必要的激活函数来解决二进制分类问题。 •使用实

机器学习可以通过分析借款人的历史数据和行为模式，帮助预测贷款违约的风险。通过对大量数据的建模，机器学习算法能够识别出借款人可能的违约行为，并为金融机构提供早期预警。这些数据包括个人信用历史、收入水平、

垃圾短信数据集用于构建和训练垃圾短信识别模型，包含大量标记为垃圾短信和非垃圾短信的样本。该数据集可用于训练机器学习模型，从而识别和过滤垃圾短信。

堆码 简述 主要的三类集成学习方法为装袋,提升和堆叠。目前,大型的数据挖掘比赛(如Kaggle),排名靠前的基本上都是集成机器学习模型或深度神经网络。 将训练好的所有基模型对整个训练集进行预测,第$