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
  ☆44Updated 5 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
• 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
  ☆76Updated 4 years ago
• shiluqiang / PSO_python
  PSO algorithm for multi-parameters optimizaiton
  ☆66Updated 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
• luanshiyinyang / Stacking
  机器学习集成模型之Stacking各类模型及工具源码
  ☆116Updated 4 years ago
• Zhk0314 / GA-BP
  基于遗传算法的BP神经网络
  ☆16Updated 4 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
• NJNUwhb / risk-assessment-of-credit-of-bank-customers-
  基于风控模型的银行客户信用风险评估
  ☆15Updated 2 years ago
• 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
  ☆33Updated 4 years ago
• yx868868 / GA-optimized-neural-network
  python 用GA算法优化BP神经网络
  ☆157Updated 4 years ago
• Modo0202 / IntelligentRiskControl
  智能风控 python金融风险管理与评分卡建模 数据和代码
  ☆22Updated 3 years ago
• yuchengle / Arima
  利用时间序列预测汽车销量
  ☆40Updated 6 years ago
• huang027 / ARIMA
  时间序列ARIMA模型的销量预测
  ☆63Updated 6 years ago
• rogeroyer / feature_selection_GAAlgorithm
  基于遗传算法的特征选择
  ☆128Updated 5 years ago
• jeurtr / TimeSeries_Predict
  客流量时间序列预测模型
  ☆123Updated 3 years ago
• KeshengZhang / Covid-19-ARIMA-Time-Series-Prediction
  如何使用ARIMA模型预测世界肺炎确诊人数？【时序数据预测】
  ☆41Updated 5 years ago
• ohMyJason / time_series_prediction
  信息分析预测期末课设_使用ARIMA模型与SVR对一组时间序列数据进行预测分析
  ☆14Updated 5 years ago
• xuman-Amy / preprocessing
  数据预处理之缺失值处理，特征选择
  ☆21Updated 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
• weepon / feature_selection
  常用的特征选择方法
  ☆68Updated 2 years ago
• mo2ye / SARIMA-LSTM
  建立SARIMA-LSTM混合模型预测时间序列问题。以PM2.5值为例，使用UCI公开的自2013年1月17日至2015年12月31日五大城市PM2.5小时检测数据，将数据按时间段划分，使用SARIMA过滤其线性趋势，再对过滤后的残差使用LSTM进行预测，最后对预测结果进行…
  ☆79Updated 6 years ago
• ShaoQiBNU / stacking
  集成学习Stacking方法详解
  ☆74Updated 5 years ago
• oubahe / GSA-PSO-SVR
  一种有效的电力负荷预测方法
  ☆61Updated 5 years ago
• tjaume / BPNeuralNetworks
  利用Python实现三层BP神经网络
  ☆82Updated 7 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。
  ☆190Updated 5 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.
  ☆37Updated 5 years ago
• cheerpx / Optimization_algorithm
  群体智能优化算法
  ☆102Updated 3 years ago
• SimonWang00 / salesPredict
  基于ARIMA时间序列的销量预测模型，实际预测准确率达90%以上，内含有测试记录和实际上线效果。
  ☆104Updated 5 years ago
• xuwangyin / GA-svm
  使用libsvm和遗传算法优化支持向量机的cost和gamma参数
  ☆32Updated 13 years ago