June2Hua / machinLearningProject
学习吴恩达视频,完成一个小project。使用梯度下降、正则化、神经网络进行房价的预测。使用python中的numpy、scipy、pandas以及matplotlib完成编程的实现。
☆23Updated 4 years ago
Related projects: ⓘ
- 利用Python实现三层BP神经网络☆77Updated 6 years ago
- 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☆60Updated 4 years ago
- ☆24Updated this week
- 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。☆168Updated 4 years ago
- 利用时间序列预测汽车销量☆37Updated 5 years ago
- 利用sklearn实现机器学习算法:线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM等☆124Updated 4 years ago
- 基于粒子群算法的神经网络优化股票价格预测☆31Updated 4 years ago
- 使用随机森林、bp神经网络、LSTM神经网络、GRU对股票收盘价进行回归预测。Random forest, BP neural network, LSTM neural network and GRU are used to predict the closing pric…☆46Updated 4 years ago
- 数据预处理过程(属性选择, 异常值处理, 归一化, 标准化等)☆54Updated 4 years ago
- 机器学习算法超参数的优化方法——基于hyperopt和bayes_opt☆15Updated 6 years ago
- 数据特征工程、各种机器学习回归模型、回归数据预处理☆33Updated 4 years ago
- 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☆47Updated 4 years ago
- 使用bp神经网络预测股票价格。BP neural network is used to predict the stock price.☆33Updated 4 years ago
- 集成学习Stacking方法详解☆61Updated 4 years ago
- 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…☆42Updated 4 years ago
- 基于Keras的LSTM多变量时间序列预测☆22Updated 6 years ago
- Use BPNN and LSTM to forecast stock price. 使用BP神经网络和LSTM预测股票价格,注释拉满。☆160Updated 2 years ago
- 如何使用ARIMA模型预测世界肺炎确诊人数?【时序数据预测】☆40Updated 4 years ago
- 机器学习集成模型之Stacking各类模型及工具源码☆103Updated 3 years ago
- 包含灰色预测模型:灰色单变量预测模型GM(1,1)模型,灰色多变量预测模型GM(1,N)模型,GM(1,N)幂模型,灰色多变量周期幂模型GM(1,N|sin)幂模型,以及灰色关联模型☆68Updated 2 years ago
- Python 建立的BP神经网络处理预测相关公交线路数据☆34Updated 6 years ago
- 基于iris数据集进行四种机器学习算法(决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机SVM)的训练,使用交叉检验(Cross-validation)对比了各算法的预测准确率。☆20Updated 4 years ago
- 客流量时间序列预测模型☆104Updated 2 years ago
- 基于深度学习的溶解氧时间序列预测模型☆25Updated 4 years ago
- 《应用时间序列分析》易丹辉、王燕著; 案例Python实现☆14Updated 4 years ago
- 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)☆76Updated 4 years ago
- 利用回归模型实现房价预测☆42Updated 5 years ago
- 时间序列ARIMA模型的销量预测☆59Updated 6 years ago
- ☆10Updated this week
- XGB、LSTM、KNNR、SVR预测☆12Updated 5 years ago