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洛杉矶房价预测
☆19Updated 4 years ago
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- 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。☆37Updated 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
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- 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☆237Updated 6 years ago
- 以京东评论作为数据集,使用常见的机器学习算法如KNN、SVM、逻辑回归、贝叶斯、xgboost等等算法进行分类。使用深度学习中的CNN、RNN、CNN和RNN连接、Bi-GRU、bert模型进行分类。使用fastnlp的框架搭建文本分类。☆32Updated 4 years ago
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- LendingClub 贷款数据分析,分析平台个人贷款业务特点、贷款客户特征、贷款违约影响因素,并构建贷款违约预测模型。☆10Updated 5 years ago
- 2019年CCF智能信用评分大赛个人源码库。包含XGboost模型调参,特征筛选,训练等方案。同时包含stacking模型融合方案☆27Updated 5 years ago
- 逻辑回归预测违约可能☆32Updated 7 years ago
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- 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
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- 回归问题是数据挖掘和机器学习中常常出现的问题----本专题以 中国移动用户信用分预测 为例,对比分析几类 常见的回归算法, 包括:线性回归、岭回归、贝叶斯岭回归、前馈神经网络、迭代提升树等。☆17Updated 6 years ago
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- 三大boosting算法的工程实现 XGBoost、LightGBM、Catboost原理实现及常见面试问题总结,以及其他理解深刻的机器学习、深度学习文章备份☆11Updated 3 years ago
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- 住房月租金预测大数据赛TOP1☆29Updated 6 years ago
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- 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%…☆40Updated 4 years ago
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