Alternatives and similar repositories for RandomForest

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  随机森林，Random Forest（RF）
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  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
  ☆170Updated 5 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
  ☆77Updated 5 years ago
• ShaoQiBNU / stacking
  集成学习Stacking方法详解
  ☆75Updated 5 years ago
• MichaelLee826 / iris_classification_BPNeuralNetwork
  Python 基于BP神经网络实现鸢尾花的分类
  ☆350Updated 4 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。
  ☆191Updated 5 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)
  ☆83Updated 5 years ago
• guangyaooo / MLTemplate
  机器学习(Machine Learning, ML)python简洁实现，包括混合高斯模型，KMeans，决策树，随机森林，K近邻，线性判别分析，逻辑斯蒂回归（梯度下降法，牛顿法），多层感知机（分类+回归），Naive Bayes（离散+高斯），多分类SVM，线性回归，隐马…
  ☆146Updated 4 years ago
• ymzx / pso-svm
  粒子群算法优化支持向量机
  ☆138Updated 3 years ago
• yangwohenmai / TimeSeriesForecasting
  基于统计学的时间序列预测(AR,ARM).
  ☆280Updated 4 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…
  ☆209Updated 5 years ago
• xinlianghu / svm
  用Python实现SVM多分类器
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  利用Python实现三层BP神经网络
  ☆82Updated 7 years ago
• angeliababy / houseprice_regression
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  ☆44Updated 5 years ago
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  深度学习以进行时间序列预测
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• wojiushimogui / SVM
  支持向量机的python实现
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  基于遗传算法的BP神经网络
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• Ultraopxt / Predict-the-rent-probability-of-a-room
  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
  ☆56Updated 5 years ago
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  客流量时间序列预测模型
  ☆125Updated 3 years ago
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  机器学习集成模型之Stacking各类模型及工具源码
  ☆117Updated 4 years ago
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  Codes for time series forecast
  ☆146Updated 4 years ago
• RobinLuoNanjing / air_pollutants_prediction_lstm
  This is a project for predicting air pollutants in London by time series model, including lstm, bilstm, Convlstm, attention lstm, lightGB…
  ☆144Updated 4 years ago
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  使用多种算法（线性回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络、GRU、LSTM）进行电力系统负荷预测/电力预测。通过一个简单的例子。A variety of algorithms (linear regression, random forest, support vecto…
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• yx868868 / GA-optimized-neural-network
  python 用GA算法优化BP神经网络
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  包括决策树和随机森林进行离职人员预测，Xgboost和lightGBM的应用
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  ☆252Updated last year