Alternatives and similar repositories for data_analysis

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  包括决策树和随机森林进行离职人员预测，Xgboost和lightGBM的应用
  ☆288Updated 5 years ago
• kikizxd / Data_preprocessing
  常见的数据预处理，包括数据加载、缺失值&异常值处理、描述性变量转换为数值型、训练测试集划分、数据规范化
  ☆42Updated last year
• fitzgerald0 / time_series_data_mining
  TensorFlow Probability；Time series model
  ☆127Updated 3 years ago
• LeronQ / DeepLearningPractice
  about deep learning projects
  ☆49Updated 5 years ago
• luanshiyinyang / Stacking
  机器学习集成模型之Stacking各类模型及工具源码
  ☆117Updated 4 years ago
• ChuanyuXue / The-Purchase-and-Redemption-Forecast-Challenge-baseline
  天池“资金流入流出预测——挑战baseline”的解决方案，线上效果143.5
  ☆97Updated 4 years ago
• HiddenSharp / LSTM-SVM-RF-time-series
  Regression prediction of time series data using LSTM, SVM and random forest. 使用LSTM、SVM、随机森林对时间序列数据进行回归预测，注释拉满。
  ☆191Updated 5 years ago
• jm199504 / Financial-Time-Series
  金融时间序列（预测分析 / 相似度 / 数据处理）
  ☆243Updated last year
• xuman-Amy / preprocessing
  数据预处理之缺失值处理，特征选择
  ☆21Updated 6 years ago
• bingblackbean / data_amber_post
  ☆18Updated 2 years ago
• LeronQ / score_logistic
  构建基于逻辑回归的评分卡模型
  ☆45Updated 6 years ago
• jia-zhuang / xgboost-lightgbm-hyperparameter-tuning
  Bayesian Optimization and Grid Search for xgboost/lightgbm
  ☆74Updated 5 months ago
• momodagithub / regression-prediction-algorithms
  使用支持向量机、弹性网络、随机森林、LSTM、SARIMA等多种算法进行时间序列的回归预测，除此以外还采取了多种组合方法对以上算法输出的结果进行组合预测。Support vector machine, elastic network, random forest, LSTM…
  ☆46Updated 5 years ago
• mo2ye / SARIMA-LSTM
  建立SARIMA-LSTM混合模型预测时间序列问题。以PM2.5值为例，使用UCI公开的自2013年1月17日至2015年12月31日五大城市PM2.5小时检测数据，将数据按时间段划分，使用SARIMA过滤其线性趋势，再对过滤后的残差使用LSTM进行预测，最后对预测结果进行…
  ☆82Updated 6 years ago
• yhaofeng / finance_transformer
  通过修改transformer使其可以预测金融时间序列
  ☆35Updated 4 years ago
• huang027 / ARIMA
  时间序列ARIMA模型的销量预测
  ☆61Updated 7 years ago
• yanhan19940405 / Data_machine_learning
  2019年CCF智能信用评分大赛个人源码库。包含XGboost模型调参，特征筛选，训练等方案。同时包含stacking模型融合方案
  ☆27Updated 5 years ago
• weepon / feature_selection
  常用的特征选择方法
  ☆68Updated 3 years ago
• oubahe / GSA-PSO-SVR
  一种有效的电力负荷预测方法
  ☆63Updated 5 years ago
• pengchen233 / EEMD-LSTM-Model
  基于深度学习的溶解氧时间序列预测模型
  ☆29Updated 5 years ago
• yuchengle / Arima
  利用时间序列预测汽车销量
  ☆41Updated 6 years ago
• GUOxingyu3018 / Tourist_Predict--A-case-of-Shangahi
  不同时间序列预测方法对上海旅游规模进行预测
  ☆17Updated 6 years ago
• yangwohenmai / TimeSeriesForecasting
  基于统计学的时间序列预测(AR,ARM).
  ☆280Updated 4 years ago
• EthanChenYZ / Time-Series-Forecast
  Codes for time series forecast
  ☆146Updated 4 years ago
• rogeroyer / feature_selection_GAAlgorithm
  基于遗传算法的特征选择
  ☆127Updated 5 years ago
• ultimatejoe / rul_of_cutter
  刀具剩余寿命预测
  ☆71Updated 5 years ago
• loyalzc / transfer_learning
  Transfer Learning JDA and TrAdaboost
  ☆65Updated 7 years ago
• Modo0202 / IntelligentRiskControl
  智能风控 python金融风险管理与评分卡建模 数据和代码
  ☆23Updated 3 years ago
• Oscaria / stock-prediction
  stock trend prediction using multi-source data
  ☆12Updated 4 years ago
• XiaowanLi2018 / TimeSeriesPrediction_BasedOnCNN
  BaseWavenet/Wavenet+ResidualBlock
  ☆16Updated 6 years ago