数据挖掘 python 数据分析 Kaggle tmdb_5000_credits.csv 更多好文清访问：https://blog.csdn.net/xudailong_blog
2021-04-29 09:12:07
38.19MB
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SAS 信用卡 UCI数据
数据集信息
此数据集包含有关2005年4月至2005年9月台湾地区信用卡客户的默认付款，人口统计因素，信用数据，付款历史和账单的信息。
内容
有25个变量：
ID：每个客户的ID
LIMIT_BAL：以新台币计的给定信用额度（包括个人和家庭/辅助信用额）
性别：性别（1 =男性，2 =女性）
教育程度：（1 =研究生院，2 =大学，3 =高中，4 =其他，5 =未知，6 =未知）
婚姻：婚姻状况（1 =已婚，2 =单，3 =其他）
年龄：岁
PAY_0：2005年9月的还款状态（-1 =正常付款，1 =延迟一个月的付款，2 =延迟两个月的付款，... 8 =延迟八个月的付款，9 =延迟九个月的付款，以及以上）
PAY_2：2005年8月的还款状态（与上述相同）
PAY_3：2005年7月的还款状态（与上述相同）
PAY_4：2005年6月的还款状态（与上述金额相同）
PAY_5：2005年5月的还款状态（与上述相同）
PAY_6：2005年4月的还款状态（与上述相同）
BILL_AMT1：2005年9月的帐单金额（新台币）
BILL_AMT2：2005年
2021-04-22 18:08:53
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kaggle上的Give Me Some Credit数据的挖掘分析，结合信用评分卡的建立原理，从数据的预处理、变量选择、建模分析到创建信用评分，创建了一个简单的信用评分系统
2021-04-15 15:27:19
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学分预测
USF MSDS 2020机器学习实验室课程项目
该项目使用客户信息拟合信用额度预测模型，并预测未来客户的信用额度。
处理完数据后，该项目搜索了7种不同的模型以找到最佳模型和超参数。 预测模型可以提高银行的绩效，因此很重要。
这是Colab中笔记本的链接： ://colab.research.google.com/drive/1rsiGu_aHe_AbQD3gFFHtZMWwRM8bcQuC#scrollTo=6e5FWlAZLe9-，该仓库中的笔记本文件中也提供了该链接。
2021-04-05 15:58:35
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PCard
添加使用JetPack Compose制作的支付卡屏幕
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执照
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2021-03-25 13:07:48
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