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特征工程入门与实践笔记
☆8Updated 5 years ago
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- 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
- 比赛常用的特征工程、类别不平衡处理方法☆17Updated 6 years ago
- 基于ARIMA时间序列的销量预测模型，实际预测准确率达90%以上，内含有测试记录和实际上线效果。☆104Updated 5 years ago
- 根据以往的电话外呼数据以及用户数据信息，提取有价值信息，完成数据分析报告,构建预测模型,提交部署,应用于现有存量用户,下采样,逻辑回归模型召回率87%。☆9Updated 7 years ago
- 利用时间序列预测汽车销量☆40Updated 6 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
- 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
- 竞赛项目集合：Rossmann销售预测(Top3%)、HousePrices(Top34%)、数字识别(Top78%)、泰坦尼克(Top83%)、能源预测③(Top36%)、未来价格预测(Top37%)、NFL大数据碗(Top61%)、厄瓜多尔连锁超市销售预测(Top48%…☆40Updated 4 years ago
- 天池-印象盐城-汽车销量预测大赛☆36Updated 7 years ago
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- 为天池数据竞赛写的自动化特征工程和训练工具，可以通过配置的方式从mysql数据库中生成特征。同时重新封装了数据，特征和模型，使其可以被自动化测试系统识别及调用。待完成的工作：自动化测试系统的调度关键技术。☆12Updated 9 years ago
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- 使用LSTM预测商品销量，考虑销量激增点影响☆34Updated 6 years ago
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- 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
- 时间序列ARIMA模型的销量预测☆63Updated 6 years ago
- JDD-2017 京东金融大数据竞赛-销量预测-15th/889队☆37Updated 7 years ago
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- Examples of how to do feature engineering and Xgboost parameter tuning☆46Updated 8 years ago
- 基于Keras的LSTM多变量时间序列预测☆24Updated 7 years ago
- 通过Featuretools自动特征工程预测贷款偿还☆20Updated 5 years ago
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