Alternatives and similar repositories for hyper-parameters-optimization:

Users that are interested in hyper-parameters-optimization are comparing it to the libraries listed below

• 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
• 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
  ☆72Updated 4 years ago
• momodagithub / regression-prediction-algorithms
  使用支持向量机、弹性网络、随机森林、LSTM、SARIMA等多种算法进行时间序列的回归预测，除此以外还采取了多种组合方法对以上算法输出的结果进行组合预测。Support vector machine, elastic network, random forest, LSTM…
  ☆43Updated 4 years ago
• Zhk0314 / GA-BP
  基于遗传算法的BP神经网络
  ☆15Updated 3 years ago
• HiddenSharp / LSTM-SVM-RF-time-series
  Regression prediction of time series data using LSTM, SVM and random forest. 使用LSTM、SVM、随机森林对时间序列数据进行回归预测，注释拉满。
  ☆183Updated 4 years ago
• yx868868 / GA-optimized-neural-network
  python 用GA算法优化BP神经网络
  ☆150Updated 3 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
• dukuanbing / bpnn-stock-price-prediction
  使用bp神经网络预测股票价格。BP neural network is used to predict the stock price.
  ☆35Updated 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
• 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
  ☆55Updated 7 years ago
• luanshiyinyang / Stacking
  机器学习集成模型之Stacking各类模型及工具源码
  ☆115Updated 4 years ago
• rogeroyer / feature_selection_GAAlgorithm
  基于遗传算法的特征选择
  ☆127Updated 5 years ago
• yuchengle / Arima
  利用时间序列预测汽车销量
  ☆37Updated 6 years ago
• tjaume / BPNeuralNetworks
  利用Python实现三层BP神经网络
  ☆80Updated 6 years ago
• oubahe / GSA-PSO-SVR
  一种有效的电力负荷预测方法
  ☆60Updated 5 years ago
• shiluqiang / PSO_python
  PSO algorithm for multi-parameters optimizaiton
  ☆66Updated 6 years ago
• jeurtr / TimeSeries_Predict
  客流量时间序列预测模型
  ☆117Updated 2 years ago
• huang027 / ARIMA
  时间序列ARIMA模型的销量预测
  ☆61Updated 6 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
  ☆148Updated 4 years ago
• shih8674 / PSO-train-BP-NN
  use PSO to train the sigle layer NN structure
  ☆24Updated 2 years ago
• xuman-Amy / preprocessing
  数据预处理之缺失值处理，特征选择
  ☆21Updated 5 years ago
• xinchenstephen / stock_prediction
  基于粒子群算法的神经网络优化股票价格预测
  ☆33Updated 4 years ago
• yc-maltazard / BPNN_Python
  Python 建立的BP神经网络处理预测相关公交线路数据
  ☆36Updated 7 years ago
• yuekong2010 / load-forecasting-algorithms
  使用多种算法（线性回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络、GRU、LSTM）进行电力系统负荷预测/电力预测。通过一个简单的例子。A variety of algorithms (linear regression, random forest, support vecto…
  ☆157Updated 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)
  ☆81Updated 4 years ago
• huidudaozou / Time-Series
  《应用时间序列分析》易丹辉、王燕著； 案例Python实现
  ☆16Updated 5 years ago
• c1emon / BP_Neural_Networks_for_power_load_forecasting
  使用BP神经网络进行电力系统短期负荷预测
  ☆96Updated 5 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
  ☆14Updated 6 years ago
• yezhichen2 / cnn_lstm
  基于Keras的LSTM多变量时间序列预测
  ☆23Updated 7 years ago
• benjamingli / Electric-Load-Forecasting
  基于LSTM的电力负荷预测
  ☆142Updated 6 years ago