该数据集合是进行WEKA学习的一个练习用数据集

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钞票认证端到端项目- 钞票伪造是全球许多银行机构面临的一个问题。 本文回顾了我们建立基于机器学习的技术的工作，该技术能够以高精度检测此类伪造。 我们经历了构建这项技术的各个阶段，从下载钞票规格数据到构建高度准确的模型。 接下来，我们探索了各种前端部署方法，以便该模型可以在更大范围内使用。 最后，我们为我们的模型创建了一个用户友好的基于 Web 的前端，以接受用户以各种方式输入。 我们使用 Flask 创建前端并使用 Heroku 进行部署。 数据集信息： 来源： 功能信息： 小波变换图像的方差， 小波变换图像的偏度， 小波变换图像峰度， 图像的熵和， 等级（0 或 1） 结果 程序 由开发： 地盘术夏尔马 本科最后一年， 数学系 IIT 孟买 Ayushman Dev Verma 本科最后一年， 数学系 IIT 孟买

钞票认证 这是一个Web应用程序，用于预测空白通知是真实的还是伪造的。 使用的数据集 来自UCI机器学习存储库的钞票身份验证数据集 使用的技术 Python 烧瓶 随机森林分类器 泡菜 屏幕截图

Blood-Bank-Managemnet-System：Java语言中的Blood Bank管理系统

matlab中的dft过滤代码该项目的目的是研究h [n] = [1,1,1,1]的2通道DFT滤波器组的实现，以了解其在实现单独滤波器方面的计算效率。 该代码是使用MATLAB编写的，文档也可以在此处找到。

尤其是在 2008-2009 年全球金融危机之后，对银行破产预测的兴趣Swift增加。 破产案件的相关后果确实凸显了管理者和监管者制定和采用适当的预警系统的必要性。 因此，本文的目的是通过分析三个基本方面：违约和财务困境的定义、统计和智能技术的应用、变量选择，对最近关于银行违约预测的实证贡献进行文献回顾。 审查还提出了一些可能的升级，以促进对该主题的未来研究，即指出非财务信息作为良好的违约预测指标的潜在作用。

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文档详细描述了Keil C51关于Bank的原理和实现。

leetcode题库Bank_Marketing_Using_Pyspark_And_Using_Data_Science_Libraries。 在 Databricks 上使用 Pyspark 处理银行营销数据集，并使用 Python 在 Google Colab 上仅使用数据科学库。 关于存储库 该存储库包含 2 个文件 - 使用 Pyspark 实现的银行营销数据集和仅使用 Python 的数据科学库实现的其他文件。 在 Databricks 上使用 Pyspark - 此存储库包含与银行营销数据集相关的项目。 我已经应用逻辑回归、决策树和随机森林来比较算法在不同参数（如准确度、精度、召回率和许多其他参数）方面的比较。 还使用 5 折交叉验证进行了超参数调整，以评估与这些算法对应的模型并评估不同的参数。 在 Google Colab 上使用数据科学图书馆 - 总而言之，首先对数据进行清理和预处理。 然后我将不同的参数性能与目标变量进行了比较。 然后我应用了 6 种机器学习算法，比较了训练和测试的准确性，并为它绘制了 ROC 曲线。 6 种机器学习算法是：逻辑回归、随机森林、支持向