一篇讲述信用卡违约预测模型分析以及影响因素探究的论文，信用卡对于银行来说是高收益和高风险并存的业务，伴随信用卡业务发展的是各大银行都在利用网络和 移动端的数据来建立客户的信用评分系统。如何从客户所填的资料里对客户进行信用评估、如何鉴别所填资料的真假性及应该要求客户填什么类型的资料等对银行来说是至关重要的。本文基于2005年台湾信用卡客户数据，建立Lasso-Logistic及随机森林模型来探索影响客户信用的关键因素，包括个体特征及某些客观特征，通过比较模型的预测准确度以及F得分等指标来选择预测效果更优的模型对银行信用卡违约进行预测分析。信用卡违约预测模型的建立以及影响客户信用的关键因素的探索，对于银行选择客户和设计资料填写具有重要的指导价值，并且能够为信贷决策提供一定的理论支持，具有很强的理论和现实意义。

信用卡欺诈是金融机构的一个广泛问题，涉及使用支付卡进行的盗窃和欺诈。 在本文中，我们探索了线性和非线性统计模型以及机器学习模型在真实信用卡交易数据上的应用。 建立的模型是受监督的欺诈模型，试图识别哪些交易最有可能是欺诈性的。 我们讨论了数据探索，数据清理，变量创建，特征选择，模型算法和结果的过程。 探索和比较了五个不同的监督模型，包括逻辑回归，神经网络，随机森林，增强树和支持向量机。 增强树模型显示了针对此特定数据集的最佳欺诈检测结果（FDR = 49.83％）。 所得模型可以在信用卡欺诈检测系统中使用。 可以在相关业务领域（如保险和电信）中执行类似的模型开发过程，以避免或检测欺诈行为。

欧洲的信用卡持卡人在2013年9月2天时间里的284807笔交易数据，其中有492笔交易是欺诈交易，占比0.172%。数据采用PCA变换映射为V1，V2，...，V28 数值型属性，只有交易时间和金额这两个变量没有经过PCA变换。输出变量为二值变量，1为正常，0为欺诈交易。

基于opencv3的信用卡号码识别程序，利用了轮廓检测，模板匹配等技术，可以加深对opencv和python的理解。包含模板图片和信用卡图片，需要自己更改路径。注释的很清楚。

此资料里面的内容主要是解决如何在大数据集（本资料中是28w）中检测出欺诈数据集（本资料中是500）,通过对原始数据集的处理之后，利用机器学习的方法，对其进行建模处理，然后不断进行模型的调优，最后达到检测效果。

信用卡-借记卡-html 用于信用卡/借记卡付款的示例HTML / CSS / JS表单

信用卡数字的识别 项目逻辑： 我认为一个合格的项目组织者或者执行者需要从项目的整体架构掌握本身，首先对该项目的逻辑做一个整体的介绍： 一、项目需求： 1、信用卡数字的模板，用于匹配其他信用卡（并且已知） 2、各种信用卡，用于测试算法的准确性 二、项目流程 ① 1）读入图像、灰度化、二值化进行数据预处理 2）画出处理的轮廓 3）对各个轮廓进行按照left-right排序 4）排序好之后进行保存 ② 5）待处理的图像数据，灰度化 6）数据预处理：a)首先对轮廓进行顶帽操作，过滤掉不必要的噪声 b)完成形态学的闭操作，使得轮廓粘合在一起，方便找出需要的轮

信用卡批准预测模型 估计一个预测模型，以预测消费者是否被批准使用信用卡。 具有更好预测模型的公司将能够更有效地瞄准消费者，或做出更好的购买决策。 第一预测模型：使用除支出之外的所有数据。 第二预测模型：使用所有提供的独立变量，包括支出。 数据指南 有关真实环境的数据出现在Greene，2003年。 card ：布尔值。 信用卡申请被接受了吗？ reports ：主要贬损报告的数量。 age ：以年加十二分之一为单位的年龄。 收入年收入（10,000美元）。 share ：每月信用卡支出与年收入的比率。 expenditure ：平均每月信用卡支出。 owner ：布尔值。 个人是否拥有自己的房屋？ selfemp ：布尔值。 个人是个体经营者吗？ 被抚养人：被抚养人的数量。 months ：居住在当前地址的月份。 majorcards ：持有的主要信用卡数。 active ：有效的信用帐

欺诈识别 使用RNN训练和测试模型以预测信用卡欺诈交易。 ＃如何使用模型： 从链接下载名为creditcard.csv的数据集。 下载python脚本欺诈_detection.py 将脚本和csv数据文件保存在同一文件夹中，否则在脚本文件的第13行中提及csv文件的路径 运行代码以查看培训和测试的准确性

使用机器学习算法进行分析，以使用来自LendingClub的数据集识别信用卡风险。 概述 该分析的目的是了解如何利用Machine Learning统计算法基于提供的数据模式进行预测。 在这一挑战中，我们专注于使用来自P2P借贷服务公司LendingClub的免费数据集进行的监督学习，以评估和预测信用风险。 之所以将其称为“监督学习”，是因为数据包括标记的结果。 为了完成此分析，我们使用不同的Machine Learning技术来训练和评估不平衡类的数据。 LendingClub的数据集存在分类不平衡的问题，因为优质贷款的数量超过了风险贷款的数量。 为了平衡分类以进行更有意义的预测并提高准确性得分，我们需要采用各种Machine Learning算法来对数据进行重新采样。 这些算法包括RandomOverSampler ， SMOTE ， ClusterCentroids ， SMOTE