Alternatives and similar repositories for Ensemble_Learning

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

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  集成学习Stacking方法详解
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• qiuhaining / sklearn-SVM
  支持向量机(SVM)——分类预测，包括多分类问题，核函数调参，不平衡数据问题，特征降维，网格搜索，管道机制，学习曲线，混淆矩阵，AUC曲线等
  ☆53Updated 7 years ago
• DeerZhifan / Clustering-Algorithms
  基于Python实现了K-Means、GMM、DBSCAN、AGNES等四种常见的聚类算法
  ☆69Updated 6 years ago
• JonathonYan1993 / ML_DecisionTree_prepruning_postpruning
  本程序实现决策树的建立与可视化，以及决策树的预剪枝与后剪枝，数据集为西瓜书4.2、4.3节中的西瓜数据集
  ☆37Updated 5 years ago
• xinlianghu / svm
  用Python实现SVM多分类器
  ☆410Updated last year
• Rudo-erek / decision-tree
  基于kaggle上Titanic数据集实现的ID3、C4.5、CART和CART剪枝算法
  ☆41Updated 6 years ago
• luanshiyinyang / DeepLearningProject
  深度学习实战项目（图像识别、语音识别、文本处理等）
  ☆15Updated 6 years ago
• qpp117 / DeepLearning_BaseOnTensorFlow
  基于TensorFlow的深度学习、深度增强学习代码：NN(传统神经网络)、CNN(卷积神经网络)、RNN(递归神经网络)、LSTM(长短期记忆网络)、GAN(生成对抗网络)、DRL(深度增强学习)
  ☆54Updated 7 years ago
• Ultraopxt / Predict-the-rent-probability-of-a-room
  机器学习预测模型，分别用逻辑回归，决策树，随机森林，神经网络，XGBOOST和支持向量机算法建模，交叉验证，并选出AUC最优的模型。特征工程优化后，AUC值达到0.8259
  ☆56Updated 5 years ago
• tjaume / BPNeuralNetworks
  利用Python实现三层BP神经网络
  ☆82Updated 7 years ago
• aflyingpig0226 / feature-engineering
  机器学习的特征工程，包括特征抽取、特征预处理、特征选择、特征降维。
  ☆25Updated 6 years ago
• zhaoxingfeng / SVM
  支持向量机，Support Vector Machine(SVM)，多类分类
  ☆31Updated 8 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
• rogeroyer / feature_selection_GAAlgorithm
  基于遗传算法的特征选择
  ☆127Updated 5 years ago
• HeavenDuke / DeepIC
  机器学习课程大作业 - 基于深度神经网络的图像分类任务
  ☆31Updated 8 years ago
• chestnut24 / SVMImageClassification
  基于SVM的简单机器学习分类，可以使用svm, knn, 朴素贝叶斯，决策树四种机器学习方法进行分类
  ☆116Updated 2 years ago
• JaimeTang / PyTorch-and-TransferLearning
  基于PyTorch使用迁移学习完成项目
  ☆60Updated 7 years ago
• BackyardofAbela / SVM-faceRecognition
  使用SVM进行人脸识别
  ☆24Updated 5 years ago
• Frank-qlu / ORL_faces
  ORL人脸识别不同算法的实现，用到了scikit-learn,tensorflow等，任选5张训练，5张测试。因为每次训练随机挑选，所以每次输出识别率有偏差 算法 识别率 bp神经网络 0.8 pca+bp神经网络 0.85 小波变换+pca+bp神经网络 0.95 CNN…
  ☆73Updated 3 years ago
• tin-shine / TextClassification
  基于pytorch进行文本多分类，主要模型为双向LSTM，预测准确率83%
  ☆44Updated 5 years ago
• weepon / feature_selection
  常用的特征选择方法
  ☆68Updated 3 years ago
• yangxcc / Sklearn-Algorithm
  Sklearn机器学习中的主要算法原理以及实现(线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、K-Means聚类、KNN、PCA主成分分析、BP神经网络)
  ☆83Updated 5 years ago
• danzhewuju / CNN_Image_class
  CNN 图像多分类问题
  ☆27Updated 6 years ago
• wojiushimogui / SVM
  支持向量机的python实现
  ☆47Updated 10 years ago
• Day-yong / Machine_Learning
  机器学习算法经典案例
  ☆110Updated 4 years ago
• Erikfather / Decision_tree-python
  决策树分类（ID3，C4.5，CART）
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• wavecao / BigDataPredicteGrades
  大数据线性回归预测学生成绩
  ☆35Updated 5 years ago
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  使用遗传算法结合决策树做特征选择/Using genetic algorithm for feature selection with decision tree
  ☆25Updated 7 years ago
• outman123 / tensorflow
  该工程基于Python3.6，tensorflow1.6。主要是对tensorflow框架进行认识，实践和应用，快速掌握tf在深度学习上的使用，包括线性模型，minist数据集分类，Tensorboard，CNN，LSTM，图像识别网络inception-v3，多任务学习以…
  ☆70Updated 5 years ago
• coder23263 / Machine_learning_prediction_system
  机器学习预测系统汇总：包括贝叶斯网络、马尔科夫模型、线性回归、岭回归、多项式回归、决策树回归、深度神经网络预测
  ☆79Updated 5 years ago