Alternatives and similar repositories for PyDataPreprocessing:

Users that are interested in PyDataPreprocessing are comparing it to the libraries listed below

• eastmountyxz / Python-for-Data-Mining
  该资源为作者在CSDN的撰写Python数据挖掘和数据分析文章的支撑，主要是Python实现数据挖掘、机器学习、文本挖掘等算法代码实现，希望该资源对您有所帮助，一起加油。
  ☆134Updated 3 years ago
• kunkun1230 / Data-analysis
  用 jupyter notebook做的一些机器学习项目
  ☆80Updated 5 years ago
• Day-yong / Machine_Learning
  机器学习算法经典案例
  ☆106Updated 4 years ago
• kikizxd / Data_preprocessing
  常见的数据预处理，包括数据加载、缺失值&异常值处理、描述性变量转换为数值型、训练测试集划分、数据规范化
  ☆41Updated last year
• tongzm / ml-python
  ☆383Updated 10 months 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
  ☆283Updated 4 years ago
• CarryChang / Real_Time_DataMining_Software
  携程/榛果民宿实时评论挖掘软件，包含数据的实时采集/数据清洗/结构化保存/ UGC 数据主题提取/情感分析/后结构化可视化等技术的综合性演示 Demo。基于在线民宿 UGC 数据的意见挖掘项目，包含数据挖掘和 NLP 相关的处理，负责数据采集、主题抽取、情感分析等任务。主要…
  ☆74Updated 4 years ago
• Shi-Lixin / Machine-Learning-Algorithms
  Python实现经典分类回归、关联分析、聚类以及推荐算法等
  ☆211Updated 6 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
  ☆41Updated 5 years ago
• liuzuoping / MeachineLearning-Case
  Some case of MeachineLearning and DataMining(一些机器学习与数据挖掘的实战案例)
  ☆53Updated 5 years ago
• cador / Python_Predict_Analysis_Algorithm_Book_Codes
  《Python预测之美：数据分析与算法实战》书籍代码维护
  ☆66Updated last year
• 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
• zzy0222 / CityLab
  2019年北京高校数学建模校际联赛B题的模型代码：NLP情感分析+改进熵值法+改进灰色关联度分析
  ☆25Updated last year
• jinhualee / datashine
  《Python统计与数据分析实战》课程代码，包含了大部分统计与非参数统计和数据分析的模型、算法。回归分析、方差分析、点估计、假设检验、主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析、对数线性模型、分位回归模型以及列联表分析、非参数平滑、非参数密度估计等各种非参数统计方法。
  ☆318Updated 11 months ago
• eastmountyxz / AI-for-TensorFlow
  本系列代码主要是作者Python人工智能之TensorFlow的系列博客，涉及回归神经网络、CNN、RNN、TensorFboard等内容。基础性代码，希望对您有所帮助。
  ☆101Updated 9 months ago
• GGL12 / TextMining
  某电商手机评论的文本挖掘初体验 功能板块：数据预处理、LDA模型获取特征词、情感极性判断与程度计算、回归模型预测销量排序
  ☆116Updated 5 years ago
• fuqiuai / sklearn-feature-engineering
  使用sklearn做特征工程
  ☆170Updated 6 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…
  ☆205Updated 4 years ago
• luanshiyinyang / DataMining
  Data Analysis and Mining(数据分析与挖掘)
  ☆319Updated 4 years ago
• JoyceCoder / Data-Mining-Python
  《python数据分析与挖掘实战》项目实践及拓展
  ☆215Updated 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
• 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
  ☆43Updated 6 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…
  ☆30Updated 2 years ago
• LeronQ / score_logistic
  构建基于逻辑回归的评分卡模型
  ☆44Updated 6 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 6 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
• 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 4 years ago
• JiangYanting / Taidi_2020_Data_Ming_C
  2020年第八届泰迪杯数据挖掘C题“智慧政务文本挖掘”特等奖作品（论文与代码）
  ☆63Updated 4 years ago
• ys1305 / sklearn-ml
  各种机器学习方法在sklearn中的使用-菜菜的机器学习sklearn课堂
  ☆93Updated 5 years ago
• Modo0202 / FintechRiskControlModeling
  Python金融大数据风控建模实战：基于机器学习源代码
  ☆75Updated 3 years ago