Alternatives and similar repositories for MachineLearning

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

• weepon / feature_selection
  常用的特征选择方法
  ☆67Updated 3 years ago
• luanshiyinyang / Stacking
  机器学习集成模型之Stacking各类模型及工具源码
  ☆120Updated 5 years ago
• Albertsr / Machine-Learning
  LR / SVM / XGBoost / RandomForest etc.
  ☆30Updated 5 years ago
• rogeroyer / feature_selection_GAAlgorithm
  基于遗传算法的特征选择
  ☆127Updated 6 years ago
• zhengqi98 / Hefei_ECG_TOP1
  “合肥高新杯”心电人机智能大赛 —— 心电异常事件预测 TOP1 Solution
  ☆147Updated 4 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。
  ☆52Updated 6 years ago
• loyalzc / transfer_learning
  Transfer Learning JDA and TrAdaboost
  ☆65Updated 7 years ago
• wbbhcb / hefei_ecg
  ☆22Updated 5 years ago
• xuman-Amy / preprocessing
  数据预处理之缺失值处理，特征选择
  ☆23Updated 6 years ago
• massquantity / Class-Imbalance
  《机器学习之类别不平衡问题》文章代码
  ☆46Updated 7 years ago
• luckyerdog / feature_select
  在sklearn下，几种常用的特征选择方法
  ☆41Updated 10 years ago
• zhulei227 / Stacking_Ensembles
  Stacking classification and regression
  ☆25Updated 6 years ago
• Modo0202 / IntelligentRiskControl
  智能风控 python金融风险管理与评分卡建模 数据和代码
  ☆23Updated 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
  ☆56Updated 8 years ago
• Alxe1 / FeatureSelectionsAndExtractions
  feature selections and extractions
  ☆88Updated last year
• zhulei227 / ML_imblearn
  类别不平衡学习，包括采样、代价敏感学习、决策输出补偿以及集成学习等内容
  ☆38Updated 5 years ago
• woairong / Xgboost-integration-model-based-on-moderate-greedy-parametric-strategy
  第三届“融360”天机智能算法挑战赛中“拒绝推断”赛题--复赛第四名的代码分享
  ☆11Updated 5 years ago
• yanqiangmiffy / Data-Finance-Cup
  2019厦门国际银行“数创金融杯”数据建模大赛 复赛第六
  ☆20Updated 6 years ago
• ThomasCai / tsfresh-feature-translation
  [译]tsfresh特征提取工具可提取的特征
  ☆53Updated 6 years ago
• ZhangXinNan / IntelligentRiskControl
  《智能风控——原理、算法与工程实践》
  ☆34Updated 4 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
• jia-zhuang / xgboost-lightgbm-hyperparameter-tuning
  Bayesian Optimization and Grid Search for xgboost/lightgbm
  ☆79Updated 11 months ago
• Designlotus / Anti-fraud-prediction-model
  交易欺诈作为信用卡行业面临的主要贷后风险业务问题，每年都使信用卡行业遭受巨额损失。基于大数据机器学习开发出高效的交易欺诈识别模型一直是金融行业的主要挑战之一。本次大赛以此作为主题
  ☆43Updated 6 years ago
• yiqiyu / tradaboost
  The Python implementation of Tradaboost classifier and regressor
  ☆15Updated 7 years ago
• wolfkin-hth / FinTech2020
  2020 招商银行FinTech 数据赛道 rank10
  ☆115Updated 5 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…
  ☆35Updated 3 years ago
• slydg / GRU_to_predict_timeseries
  使用pytorch搭建的循环神经网络在股票数据时间序列上的应用
  ☆109Updated 7 years ago
• YC-Coder-Chen / feature-engineering-handbook
  A practical feature engineering handbook
  ☆332Updated 5 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
  ☆53Updated 8 years ago
• yzkang / QH_FInSight
  国内首个迁移学习赛题 中国平安前海征信“好信杯”迁移学习大数据算法大赛 FInSight团队作品(算法方案排名第三)
  ☆87Updated 7 years ago