Alternatives and similar repositories for Ensemble-Learning:

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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
• angeliababy / houseprice_regression
  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
• 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
  ☆164Updated 4 years ago
• ShaoQiBNU / stacking
  集成学习Stacking方法详解
  ☆74Updated 5 years ago
• KangCai / Machine-Learning-Algorithm
  【Numpy 手写实现】SVM 支持向量机 | KNN K近邻 | Kmeans | Logistic Regression 逻辑回归 | Maximum Entropy 最大熵 | Naive Bayes 朴素贝叶斯 | Perception 感知机 | Decision…
  ☆206Updated 5 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
• Day-yong / Machine_Learning
  机器学习算法经典案例
  ☆109Updated 4 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 5 years ago
• BackyardofAbela / EnsembleLearning
  包括决策树和随机森林进行离职人员预测，Xgboost和lightGBM的应用
  ☆284Updated 5 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
  ☆45Updated 6 years ago
• ShydowLi / Machine-Learning-With-R-
  逻辑回归、时间序列、KNN、朴素贝叶斯、决策树、关联规则、线性回归、神经网络、SVM、模型评估以及提高模型性能
  ☆15Updated 6 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
  ☆55Updated 5 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…
  ☆143Updated 3 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。
  ☆21Updated 2 years ago
• journeyH / debtDefaultResearch
  对截止至2017年7月17日的债券违约事件进行梳理归因，并寻找宏观流动性影响因素，组成数据集。运用Lasso回归进行特征提取后，输入带L2惩罚项LR、SVM、NN、GBDT、RF等机器学习模型进行违约预测，得出GBDT预测效果最好以及特征工程对线性模型预测效果具有重要性的结…
  ☆56Updated 6 years ago
• stxupengyu / Air-Quality-Prediction
  2021年研究生数学建模竞赛B题，全国二等奖，空气质量预报二次建模，时间序列数据分析与回归预测。Time Series Prediction&Air Quality Prediction.
  ☆37Updated 3 years ago
• datawhalechina / ensemble-learning
  ☆148Updated 3 years ago
• Timecollector / Grey_Model
  包含灰色预测模型：灰色单变量预测模型GM(1,1)模型，灰色多变量预测模型GM(1,N)模型，GM(1,N)幂模型，灰色多变量周期幂模型GM(1,N|sin)幂模型，以及灰色关联模型
  ☆77Updated 2 years ago
• leezqcst / machine-learning-algorithm
  记录小润了解的各种机器学习算法的实现以及基础概念，包括有监督学习，无监督学习，分类，聚类，回归；神经元模型，多层感知器，BP算法；损失函数，激活函数，梯度下降法；全连接网络、卷积神经网络、递归神经网络；训练集，测试集，交叉验证，欠拟合，过拟合；数据规范化等
  ☆154Updated 8 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)
  ☆62Updated 4 years ago
• Leo1998-Lu / Machine-learning-on-iris
  基于iris数据集进行四种机器学习算法（决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机SVM）的训练，使用交叉检验（Cross-validation）对比了各算法的预测准确率。
  ☆21Updated 5 years ago
• kunkun1230 / Data-analysis
  用 jupyter notebook做的一些机器学习项目
  ☆82Updated 5 years ago
• June2Hua / machinLearningProject
  学习吴恩达视频，完成一个小project。使用梯度下降、正则化、神经网络进行房价的预测。使用python中的numpy、scipy、pandas以及matplotlib完成编程的实现。
  ☆25Updated 5 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
• 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
• L-ear / RandomForest
  python实现的随机森林
  ☆97Updated 2 years ago
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  周志华-机器学习
  ☆277Updated 5 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。
  ☆98Updated 6 years ago
• coder23263 / Machine_learning_prediction_system
  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
  ☆74Updated 4 years ago
• rogeroyer / feature_selection_GAAlgorithm
  基于遗传算法的特征选择
  ☆128Updated 5 years ago