Alternatives and similar repositories for data_analysis

Users that are interested in data_analysis are comparing it to the libraries listed below

• 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
  ☆47Updated 2 years ago
• BackyardofAbela / EnsembleLearning
  包括决策树和随机森林进行离职人员预测，Xgboost和lightGBM的应用
  ☆287Updated 5 years ago
• EthanChenYZ / Time-Series-Forecast
  Codes for time series forecast
  ☆146Updated 5 years ago
• luanshiyinyang / Stacking
  机器学习集成模型之Stacking各类模型及工具源码
  ☆119Updated 5 years ago
• yhaofeng / finance_transformer
  通过修改transformer使其可以预测金融时间序列
  ☆38Updated 4 years ago
• pengchen233 / EEMD-LSTM-Model
  基于深度学习的溶解氧时间序列预测模型
  ☆31Updated 5 years ago
• stxupengyu / GMM-KMeans-for-Outlier-Detection
  针对一维时间序列数据，采用GMM和K-Means算法进行异常点检测。For one-dimensional time series data, GMM and K-means algorithm are used to detect outliers.
  ☆11Updated 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
  ☆98Updated 5 years ago
• bingblackbean / data_amber_post
  ☆19Updated 3 years ago
• shiluqiang / GBDT_regression
  GBDT for regression
  ☆10Updated 7 years ago
• Jyukai02 / Gated-Transformer-on-MTS-1
  使用改良的Transformer模型应用于多维时间序列的分类任务上
  ☆94Updated 4 years ago
• fitzgerald0 / time_series_data_mining
  TensorFlow Probability；Time series model
  ☆127Updated 3 years ago
• weepon / feature_selection
  常用的特征选择方法
  ☆67Updated 3 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…
  ☆84Updated 6 years ago
• lwb-xmu / Multivariate-multi-step-time-series-forecasting-via-LSTM
  多元多步时间序列的LSTM模型预测——基于Keras
  ☆90Updated 4 years ago
• ultimatejoe / rul_of_cutter
  刀具剩余寿命预测
  ☆73Updated 5 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
  ☆28Updated 5 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。
  ☆198Updated 5 years ago
• Qiuyan918 / Adversarial_Validation_Case_Study
  当样本分布发生变化时，交叉验证无法准确评估模型在测试集上的效果，这时候需要其他构造验证集的方法来应对。
  ☆52Updated 6 years ago
• HAlicia / LSTM-ANN-Time-Series-Prediction
  使用LSTM、ANN网络进行时间序列的多步预测。一般情况下机器学习算法在进行时间序列预测时采取一步预测的方法。该段代码将其拓展到多步预测的情形。主要改进在于数据的构建。LSTM and ANN are used to predict the time series. In …
  ☆16Updated 5 years ago
• LeronQ / DeepLearningPractice
  about deep learning projects
  ☆49Updated 5 years ago
• ShaoQiBNU / stacking
  集成学习Stacking方法详解
  ☆79Updated 6 years ago
• jm199504 / Financial-Time-Series
  金融时间序列（预测分析 / 相似度 / 数据处理）
  ☆265Updated last year
• Tuniverj / Pytorch-lstm-forecast
  基于pytorch搭建多特征LSTM时间序列预测
  ☆175Updated 3 years ago
• LongxingTan / Data-competitions
  My Data Competition Solutions
  ☆103Updated 2 years ago
• iwuqing / Time-Series-Classification-based-on-KNN
  基于KNN聚类算法结合Dynamic Time Warping（动态时间调整）的时间序列分类
  ☆63Updated 6 years ago
• Oscaria / stock-prediction
  stock trend prediction using multi-source data
  ☆12Updated 4 years ago
• luanshiyinyang / DataMiningProject
  包含一些比较常见的数据挖掘竞赛或者项目的源码
  ☆131Updated 6 years ago
• Heitao5200 / LSTM-for-Time-Series-Forecasting-Pytorch
  使用LSTM、GRU、BPNN进行时间序列预测。Using LSTM\GRU\BPNN for time series forecasting. (Pytorch Edition)
  ☆59Updated 4 years 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