Alternatives and similar repositories for python_data_analyse

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  洛杉矶房价预测
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  智慧物流算法大赛简介： 根据包括货值、路程和油价等字段的数据集，对每趟货物运送的运价进行回归预测。 本项目为我的参赛代码，分为四个主要的部分：1.数据预处理；2.特征工程；3.建模调参训练；4.数据可视化。 最终获得了大赛的二等奖。
  ☆37Updated 6 years ago
• Minerva-J / MachineLearning
  ☆14Updated 4 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
• wenhan123 / ML-Python-
  主要是在学习李航的统计学习方法和周志华的机器学习西瓜书的笔记和相关的代码实现
  ☆31Updated 5 years ago
• chenglu66 / data-analysis
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  ☆15Updated 7 years ago
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  nlp tasks
  ☆9Updated 2 years ago
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  ☆71Updated 7 years ago
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  分析银行营销活动数据以预测客户有多大可能购买存款产品
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  2019厦门国际银行“数创金融杯”数据建模大赛
  ☆25Updated 3 years ago
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  Time Series Prediction, Stateful LSTM; 时间序列预测，洗发水销量/股票走势预测，有状态循环神经网络
  ☆58Updated 7 years ago
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  机器学习、深度学习原理及实践
  ☆19Updated 3 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
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  《应用时间序列分析》易丹辉、王燕著； 案例Python实现
  ☆16Updated 5 years ago
• LeronQ / score_logistic
  构建基于逻辑回归的评分卡模型
  ☆45Updated 6 years ago
• weepon / feature_selection
  常用的特征选择方法
  ☆68Updated 2 years ago
• Designlotus / Anti-fraud-prediction-model
  交易欺诈作为信用卡行业面临的主要贷后风险业务问题，每年都使信用卡行业遭受巨额损失。基于大数据机器学习开发出高效的交易欺诈识别模型一直是金融行业的主要挑战之一。本次大赛以此作为主题
  ☆43Updated 6 years ago
• LindgeW / sentiment-analysis-platform
  电商评论情感分析平台
  ☆14Updated last year
• 15625103741 / Text-Mining
  近年来，随着微信、微博、市长信箱、阳光热线等网络问政平台逐步成为政府了解民意、汇聚民智、凝聚民气的重要渠道，各类社情民意相关的文本数据量不断攀升，给以往主要依靠人工来进行留言划分和热点整理的相关部门的工作带来了极大挑战。同时，随着大数据技术的发展，建立基于自然语言处理技术的…
  ☆33Updated 4 years ago
• yanqiangmiffy / Data-Finance-Cup
  2019厦门国际银行“数创金融杯”数据建模大赛 复赛第六
  ☆19Updated 5 years ago
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  Python实现经典分类回归、关联分析、聚类以及推荐算法等
  ☆214Updated 6 years ago
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  python金融风控评分卡模型和数据分析微专业课包含《python信用评分卡建模（附代码）》，《python风控建模实战lendingClub》，《金融现金贷用户数据分析和画像》三套课程系列，共计250节课左右，录制时间超过3年，定期更新。这套微专业课程是互联网上最全，最专…
  ☆69Updated 3 years ago
• angeliababy / houseprice_regression
  数据特征工程、各种机器学习回归模型、回归数据预处理
  ☆44Updated 5 years ago
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  ☆77Updated 4 years ago
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  📖 Machine learning algorithms and deep learning algorithms
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  ☆12Updated 4 years ago
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  ☆12Updated 4 years ago
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  ☆72Updated 5 years ago
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