根据提供的文件信息，我们可以对“credit-中秋主题资源代码”这一资源包进行分析。标题中提到的“中秋主题资源代码”表明该资源包可能是与中秋节相关的主题设计素材，它可能是用某种编程语言编写的，可能是用于网页设计、软件开发或者其他需要图形用户界面的领域。标题中重复提及“credit”，这可能意味着该资源包在设计时对原作者或创作团队的版权和信用给予了尊重。 描述部分非常简洁，仅重复了标题中的内容“credit-中秋主题资源”，并没有提供额外的详细信息。这可能意味着资源的详细描述需要在阅读文件包内的文档后才能获得。 在标签方面，给出了“软件/插件”的分类。这表明该资源包可能是为软件或者插件开发者准备的，可能包含了一些特定的代码库或者插件文件，以便开发者能够在自己的软件项目中快速实现中秋节主题的功能或者界面美化。 文件名称列表中包含了多种文件类型，这些文件通常与开源项目或者软件开发项目相关。例如，“composer.json”文件是一个PHP项目的配置文件，通常用来声明项目依赖和配置信息；“CONTRIBUTING.md”文件一般包含了对项目贡献者的指导说明，说明了如何为该项目做出贡献；“readme.txt”和“LICENSE.txt”文件分别包含了项目的介绍和版权许可信息，这对于了解项目的基本信息和合法使用非常关键。同时，“说明文档.txt”和“说明文档 - 副本.txt”可能包含了资源包的使用说明、安装指南或主题配置方法等详细信息。 此外，“MP_verify_iLMd3b4sHnofJtUN.txt”文件名中包含的“MP_verify”可能暗示这是一个验证文件，用于确认资源包的合法性和完整性。“mp”和“simplewind”看起来像是目录或文件夹名称，其中可能存放了项目的主代码或者具体的中秋节主题资源文件，而“app”可能是指应用程序或应用相关的资源。 综合以上分析，我们可以得出结论，“credit-中秋主题资源代码”是一个为中秋节设计主题的资源包，适用于软件开发和界面美化，包含了配置、贡献、版权许可、使用说明等相关文档，以及核心的中秋节主题资源代码。开发者可以利用这些资源快速地为自己的项目添加具有中国传统节日特色的元素。

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信用卡批准

预测信用卡批准 项目预测信用卡批准 项目简介 商业银行收到许多信用卡申请。 例如，其中许多人由于各种原因而被拒绝，例如高贷款余额，低收入水平或对个人信用报告的查询过多。 手动分析这些应用程序很普通，容易出错，而且很耗时（而且时间就是金钱！）。 幸运的是，这项任务可以借助机器学习的力量实现自动化，并且如今几乎所有的商业银行都可以做到这一点。 在这个项目中，您将像真正的银行一样，使用机器学习技术构建一个自动的信用卡批准预测器。 该项目的建议先决条件是： scikit-learn的监督学习 熊猫基金会 该项目中使用的数据集是UCI机器学习存储库中的信用卡批准数据集。 项目任务 信用卡申请 检查应用程序 处理缺失值（第一部分） 处理缺失值（第二部分） 处理缺失值（第三部分） 预处理数据（第一部分） 将数据集分为训练集和测试集 预处理数据（第二部分） 将逻辑回归模型拟合到火车上 进行

smote的matlab代码信用卡欺诈检测 在这个项目中，我们将分析包含来自 Kaggle () 的 284,807 笔交易中的 492 笔欺诈的数据集。 这些交易是由欧洲信用卡持有人于 2013 年 9 月进行的。我们这个项目的目标是将数据集放入我们的机器学习模型中，以便在处理该数据集高度不平衡的问题的同时进行精确预测。 由于有28个变量是主成分分析（PCA）变换的结果，并且没有给出变量的信息，我们将删除具有相似分布的变量。 我们的下一步是处理不平衡的问题。 我们将使用合成少数过采样技术 (SMOTE) 对数据集进行重新采样，以使欺诈和正常交易的数量均匀。 最后一步是比较机器学习方法，我们发现 Xgboost 返回了最高的 AUC 分数。

Credit_Card_Fraud_Detection 深度学习模型，用于检测信用卡欺诈交易。 数据集 数据集包含2013年9月欧洲持卡人通过信用卡进行的交易。 该数据集显示了两天内发生的交易，在284,807笔交易中，我们有492起欺诈。 数据集高度不平衡，阳性类别（欺诈）占所有交易的0.172％。 数据集链接：-https:

Credit card fraud 数据集包含了 2013 年九月欧洲的信用卡持有者的交易记录。交易次数共有 284807 次，其中的 492 次为诈骗交易。该数据集多用于金融领域