Alternatives and similar repositories for MachineLearning:

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

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  Stacking classification and regression
  ☆24Updated 5 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
• weepon / feature_selection
  常用的特征选择方法
  ☆68Updated 2 years ago
• chenglu66 / data-analysis
  基于自构造函数的特征提取评分项目（缺失值处理，单变量相关性分析，特征评分，降维）
  ☆15Updated 7 years ago
• cingtiye / Convolutional-Bi-Directional-LSTM-Networks-and-feature-based-gated-recurrent-unit-networks
  ☆14Updated 5 years ago
• Albertsr / Machine-Learning
  LR / SVM / XGBoost / RandomForest etc.
  ☆28Updated 4 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 4 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
  ☆58Updated 7 years ago
• sunyingjian / boosting-and-others
  三大boosting算法的工程实现 XGBoost、LightGBM、Catboost原理实现及常见面试问题总结，以及其他理解深刻的机器学习、深度学习文章备份
  ☆11Updated 3 years ago
• pinlank / kdxf2019top2
  2019科大讯飞工程机械赛题-亚军
  ☆39Updated 5 years ago
• xingyuezhiji / Diabetes
  天池糖尿病血糖预测比赛 精准医疗 初赛B榜24名
  ☆21Updated 7 years ago
• yiqiyu / tradaboost
  The Python implementation of Tradaboost classifier and regressor
  ☆15Updated 6 years ago
• Sumanathilaka / Survival-Time-Prediction-of-a-patient-using-LSTM-MLP-DBN
  This repo is about predicting survival time of a patient using different deep learning techniques. Basically many models were developed b…
  ☆14Updated 5 years ago
• jia-zhuang / xgboost-lightgbm-hyperparameter-tuning
  Bayesian Optimization and Grid Search for xgboost/lightgbm
  ☆71Updated 2 months ago
• weijinqian0 / feature_eda
  整理所有特征工程用到的方法，为了复用
  ☆10Updated 4 years ago
• xuman-Amy / preprocessing
  数据预处理之缺失值处理，特征选择
  ☆21Updated 6 years ago
• Qiuyan918 / Adversarial_Validation_Case_Study
  当样本分布发生变化时，交叉验证无法准确评估模型在测试集上的效果，这时候需要其他构造验证集的方法来应对。
  ☆50Updated 5 years ago
• Qiuyan918 / m5_forcasting
  https://www.kaggle.com/c/m5-forecasting-accuracy/overview/
  ☆12Updated 4 years ago
• massquantity / Class-Imbalance
  《机器学习之类别不平衡问题》文章代码
  ☆47Updated 6 years ago
• CcIsHandsome / kaggle
  Kaggle 项目实战（教程） = 文档 + 代码 + 视频（欢迎参与）
  ☆10Updated 5 years ago
• Maicius / IntelligentMachine
  天池工业AI大赛-智能制造质量预测，排名89/2539
  ☆36Updated 6 years ago
• tjhznb666 / Predicting-future-customer-credit-risk-based-on-machine-learning-algorithm
  利用python对3000个数据利用机器学习算法建立模型，并预测未来客户信用风险。处理数据不均衡问题时采用了SMOTE过采样以及随机过采样技术；通过相关性分析进行特征选择；建模过程中用到了Logistic回归、SVM、随机森林、GBDT四种模型，并通过网格搜索法确定最优参数…
  ☆31Updated 2 years ago
• woxima / 2019iFLYTEK_MachineryLife_Baseline
  ☆20Updated 5 years ago
• rogeroyer / 2019-CCF-BDCI-Car-Sales-Forecast
  top3-solution
  ☆10Updated 5 years ago
• luckyerdog / feature_select
  在sklearn下，几种常用的特征选择方法
  ☆40Updated 9 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
• wbbhcb / hefei_ecg
  ☆21Updated 4 years ago
• LogicJake / 2020-Xiamen-International-Bank-Financial-Cup
  2020厦门国际银行数创金融杯建模大赛-优胜奖方案
  ☆10Updated 4 years ago
• luanshiyinyang / Stacking
  机器学习集成模型之Stacking各类模型及工具源码
  ☆117Updated 4 years ago
• kikizxd / Class-imbalanced__Credit-Card-Fraud
  分类类别不平衡，解决办法：采样(SMOTE和算法集成技术等)、阈值移动、调整代价或权重，附带信用卡诈骗案例
  ☆21Updated 5 years ago