SuperTorch / SupplyChainLinks
智能供应链分析，对顾客用rfm模型分类，用多种机器学习模型建模，进行欺诈订单预测，延迟发货预测，销售额预测，销售数量预测
☆37Updated 5 years ago
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- 基于ARIMA时间序列的销量预测模型，实际预测准确率达90%以上，内含有测试记录和实际上线效果。☆106Updated 6 years ago
- 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
- 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。☆107Updated 6 years ago
- 改进的k-prototypes聚类算法☆19Updated 4 years ago
- 智慧物流算法大赛简介： 根据包括货值、路程和油价等字段的数据集，对每趟货物运送的运价进行回归预测。 本项目为我的参赛代码，分为四个主要的部分：1.数据预处理；2.特征工程；3.建模调参训练；4.数据可视化。 最终获得了大赛的二等奖。☆38Updated 6 years ago
- 时间序列ARIMA模型的销量预测☆64Updated 7 years ago
- 由时间空间成对组成的轨迹序列，通过循环神经网络lstm，自编码器auto-encode，时空密度聚类st-dbscan做异常检测☆73Updated 6 years ago
- 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 8 years ago
- 数据特征工程、各种机器学习回归模型、回归数据预处理☆44Updated 5 years ago
- 客流量时间序列预测模型☆129Updated 3 years ago
- 使用LSTM预测商品销量，考虑销量激增点影响☆35Updated 6 years ago
- 聚类分析: K均值聚类算法、层次聚类算法☆26Updated 11 years ago
- ☆22Updated 5 years ago
- 物流需求预测法的python实现（Logistics Demand Forecasting By Python），含移动平均法、指数平滑法、平滑系数的确认、结果输出到excel表、误差分析等☆37Updated 4 years ago
- 利用时间序列预测汽车销量☆43Updated 6 years ago
- 拍拍贷金融风控--根据用户的特征，预测贷款人是否会逾期的一个二分类问题。☆20Updated 5 years ago
- 研究生数学建模比赛－航班登机口分配☆18Updated 6 years ago
- 菜鸟-需求预测与分仓规划☆25Updated 8 years ago
- 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
- 基于卡口实时过车数据进行交通流量的实时预测分析，使用LSTM循环神经网络模型进行融合预测，准确率达到90%以上。☆58Updated 5 years ago
- 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☆44Updated 6 years ago
- 整理所有特征工程用到的方法，为了复用☆11Updated 4 years ago
- 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☆82Updated 5 years ago
- 初赛Rank1 复赛Rank1 2018 CCF 大数据与计算智能大赛 供应链需求预测 Miracccccccle☆185Updated 6 years ago
- 基于遗传算法的特征选择☆128Updated 5 years ago
- 天池工业AI大赛-智能制造质量预测，排名89/2539☆36Updated 7 years ago
- 2021阿里云供应链大赛之需求预测及单级库存优化，B榜73名☆29Updated last year
- 机器学习集成模型之Stacking各类模型及工具源码☆118Updated 5 years ago
- 竞赛项目集合：Rossmann销售预测(Top3%)、HousePrices(Top34%)、数字识别(Top78%)、泰坦尼克(Top83%)、能源预测③(Top36%)、未来价格预测(Top37%)、NFL大数据碗(Top61%)、厄瓜多尔连锁超市销售预测(Top48%…☆41Updated 4 years ago
- 房价预测完整项目：1.爬取链家网数据 2.处理后，用sklearn中几个逻辑回归机器学习模型和keras神经网络搭建模型预测房价 最终结果神经网络效果更好，R^2值0.75左右☆243Updated 6 years ago