Alternatives and similar repositories for Ensemble_Learning

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  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 8 years ago
• ShaoQiBNU / stacking
  集成学习Stacking方法详解
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  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
  ☆57Updated 5 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
• JonathonYan1993 / ML_DecisionTree_prepruning_postpruning
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  ☆39Updated 6 years ago
• wavecao / BigDataPredicteGrades
  大数据线性回归预测学生成绩
  ☆36Updated 5 years ago
• weepon / feature_selection
  常用的特征选择方法
  ☆67Updated 3 years ago
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  ☆25Updated 7 years ago
• xinlianghu / svm
  用Python实现SVM多分类器
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• 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
• qiaokangqi / CNN-SVM
  卷积神经网络提取特征并用于SVM//www.cnblogs.com/chuxiuhong/p/6132814.html
  ☆15Updated 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
  ☆72Updated 6 years ago
• KangCai / Machine-Learning-Algorithm
  【Numpy 手写实现】SVM 支持向量机 | KNN K近邻 | Kmeans | Logistic Regression 逻辑回归 | Maximum Entropy 最大熵 | Naive Bayes 朴素贝叶斯 | Perception 感知机 | Decision…
  ☆215Updated 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
• gotgith / Machine-Learning-
  使用pyhton3语言对机器学习算法中的K近邻算法、线性回归、多项式回归、逻辑回归、PCA、SVM、决策树、随机森林、集成学习、boosting 等进行了算法的实现以及实验分析
  ☆50Updated 6 years ago
• ymzx / pso-svm
  粒子群算法优化支持向量机
  ☆143Updated 3 years ago
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  客流量时间序列预测模型
  ☆130Updated 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%
  ☆43Updated 5 years ago
• JiongXing / sklearn-DecisionTree
  决策树、随机森林
  ☆49Updated 7 years ago
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  ☆126Updated 3 years ago
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  基于PyTorch使用迁移学习完成项目
  ☆61Updated 7 years ago
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  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
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  支持向量机，Support Vector Machine(SVM)，多类分类
  ☆32Updated 9 years ago
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  利用Python实现三层BP神经网络
  ☆84Updated 7 years ago
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  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
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  主成分分析，Principal Component Analysis(PCA)
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