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
• rogeroyer / feature_selection_GAAlgorithm
  基于遗传算法的特征选择
  ☆127Updated 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
• Zhk0314 / GA-BP
  基于遗传算法的BP神经网络
  ☆15Updated 4 years ago
• yuchengle / Arima
  利用时间序列预测汽车销量
  ☆38Updated 6 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
• 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。
  ☆182Updated 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
• shiluqiang / PSO_python
  PSO algorithm for multi-parameters optimizaiton
  ☆66Updated 6 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
• 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
• 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
• huang027 / ARIMA
  时间序列ARIMA模型的销量预测
  ☆62Updated 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
  ☆14Updated 6 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
  ☆31Updated 12 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…
  ☆44Updated 4 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…
  ☆74Updated 6 years ago
• lujiaxuan0520 / Prediction-and-Scheduling-of-Shared-Bike
  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。
  ☆90Updated 6 years ago
• tjaume / BPNeuralNetworks
  利用Python实现三层BP神经网络
  ☆80Updated 6 years ago
• jeurtr / TimeSeries_Predict
  客流量时间序列预测模型
  ☆117Updated 3 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
• cxdsz / stock-price-prediction-algorithms
  使用随机森林、bp神经网络、LSTM神经网络、GRU对股票收盘价进行回归预测。Random forest, BP neural network, LSTM neural network and GRU are used to predict the closing pric…
  ☆53Updated 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
• 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 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
• 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
  ☆75Updated 2 years ago
• kunkun1230 / Data-analysis
  用 jupyter notebook做的一些机器学习项目
  ☆80Updated 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
• oubahe / GSA-PSO-SVR
  一种有效的电力负荷预测方法
  ☆60Updated 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。
  ☆24Updated 5 years ago