Alternatives and similar repositories for machinLearningProject:

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

• tjaume / BPNeuralNetworks
  利用Python实现三层BP神经网络
  ☆80Updated 6 years ago
• momodagithub / regression-prediction-algorithms
  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…
  ☆43Updated 4 years ago
• oubahe / GSA-PSO-SVR
  一种有效的电力负荷预测方法
  ☆60Updated 5 years ago
• wikke / TimeSeriesPrediction
  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
  ☆55Updated 7 years ago
• yuchengle / Arima
  利用时间序列预测汽车销量
  ☆37Updated 6 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
  ☆41Updated 5 years ago
• Zhk0314 / GA-BP
  基于遗传算法的BP神经网络
  ☆15Updated 3 years ago
• dukuanbing / bpnn-stock-price-prediction
  使用bp神经网络预测股票价格。BP neural network is used to predict the stock price.
  ☆35Updated 4 years ago
• yezhichen2 / cnn_lstm
  基于Keras的LSTM多变量时间序列预测
  ☆23Updated 7 years ago
• xinchenstephen / stock_prediction
  基于粒子群算法的神经网络优化股票价格预测
  ☆33Updated 4 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
  ☆72Updated 4 years ago
• Leo1998-Lu / Machine-learning-on-iris
  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。
  ☆21Updated 4 years ago
• zhangxin0 / BP-Neural-Network-Algorithm-for-Passenger_flow-Prediction
  交通枢纽客流量预测算法模型
  ☆14Updated 5 years ago
• yc-maltazard / BPNN_Python
  Python 建立的BP神经网络处理预测相关公交线路数据
  ☆36Updated 7 years ago
• ymzx / pso-svm
  粒子群算法优化支持向量机
  ☆133Updated 2 years ago
• huidudaozou / Time-Series
  《应用时间序列分析》易丹辉、王燕著； 案例Python实现
  ☆16Updated 5 years ago
• HiddenSharp / LSTM-SVM-RF-time-series
  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。
  ☆183Updated 4 years ago
• shiluqiang / PSO_python
  PSO algorithm for multi-parameters optimizaiton
  ☆66Updated 6 years ago
• luanshiyinyang / Stacking
  机器学习集成模型之Stacking各类模型及工具源码
  ☆115Updated 4 years ago
• ShaoQiBNU / stacking
  集成学习Stacking方法详解
  ☆70Updated 5 years ago
• PatientEz / Multidimensional-time-series-prediction-
  Multidimensional Time Series Prediction by using LSTM
  ☆56Updated 5 years ago
• bingdiaoxiaomao / hyper-parameters-optimization
  机器学习算法超参数的优化方法——基于hyperopt和bayes_opt
  ☆14Updated 6 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)
  ☆81Updated 4 years ago
• 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
  ☆52Updated 7 years ago
• cxdsz / stock-price-prediction-algorithms
  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…
  ☆52Updated 4 years ago
• SMU-Rainflow / PM2.5_predict
  XGB、LSTM、KNNR、SVR预测
  ☆12Updated last month
• huang027 / ARIMA
  时间序列ARIMA模型的销量预测
  ☆61Updated 6 years ago
• jeurtr / TimeSeries_Predict
  客流量时间序列预测模型
  ☆117Updated 2 years ago
• yx868868 / GA-optimized-neural-network
  python 用GA算法优化BP神经网络
  ☆150Updated 3 years ago
• goodboyv / Sklearn_Mochine_leanring
  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
  ☆148Updated 4 years ago