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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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  实验源代码-----基于随机森林的气温预测
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  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)
  ☆81Updated 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 5 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
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  ☆43Updated 5 years ago
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  利用回归模型实现房价预测
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  集成学习Stacking方法详解
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  ☆26Updated 5 years ago
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  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…
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• SuperTorch / SupplyChain
  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
  ☆30Updated 4 years ago
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  《应用时间序列分析》易丹辉、王燕著； 案例Python实现
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  ☆34Updated 5 years ago
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  1、BP-momentum神经网络numpy实现及Pytorch实现及各optim在AQI数据集的表现。2、BP网络分类
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