Alternatives and similar repositories for Machine-Learning-With-R-:

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  机器学习集成模型之Stacking各类模型及工具源码
  ☆116Updated 4 years ago
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  数据特征工程、各种机器学习回归模型、回归数据预处理
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• coder23263 / Machine_learning_prediction_system
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  ☆73Updated 4 years ago
• kunkun1230 / Data-analysis
  用 jupyter notebook做的一些机器学习项目
  ☆80Updated 5 years ago
• 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
  ☆54Updated 5 years ago
• aflyingpig0226 / feature-engineering
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  ☆25Updated 6 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
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  ☆16Updated 4 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
  ☆153Updated 4 years ago
• ShaoQiBNU / stacking
  集成学习Stacking方法详解
  ☆72Updated 5 years ago
• yx868868 / GA-optimized-neural-network
  python 用GA算法优化BP神经网络
  ☆153Updated 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。
  ☆184Updated 4 years ago
• Wddzht / DataPreprocessing
  数据预处理过程(属性选择, 异常值处理, 归一化, 标准化等)
  ☆61Updated 4 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…
  ☆141Updated 3 years ago
• gotgith / Machine-Learning-
  使用pyhton3语言对机器学习算法中的K近邻算法、线性回归、多项式回归、逻辑回归、PCA、SVM、决策树、随机森林、集成学习、boosting 等进行了算法的实现以及实验分析
  ☆44Updated 6 years ago
• Zhk0314 / GA-BP
  基于遗传算法的BP神经网络
  ☆15Updated 4 years ago
• ymzx / pso-svm
  粒子群算法优化支持向量机
  ☆133Updated 2 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
• Kaslanarian / PyDT
  决策树分类与回归模型的实现和可视化
  ☆16Updated 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
• terrychen17 / Task005
  模型优化调参---网格搜索（五折交叉验证）
  ☆11Updated 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)
  ☆82Updated 4 years ago
• WangXiaoMingo / machine-learning
  常见机器学习算法回归、分类应用示例，调参；包括基础的线性回归算法、集成学习、支持向量机等；调参包括网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化、优化算法如GA优化等。
  ☆20Updated last year
• wyn-365 / temp-predict
  实验源代码-----基于随机森林的气温预测
  ☆41Updated 4 years ago
• tjaume / BPNeuralNetworks
  利用Python实现三层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
  ☆283Updated 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
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  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
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  基于深度学习的共享单车预测与调度解决方案，使用神经网络构建单车需求量与时间段和地理画像的关联，预测不同区域单车需求量；使用蚁群算法规划最优单车调度路径。
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  改进的k-prototypes聚类算法
  ☆18Updated 4 years ago