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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
  ☆229Updated 6 years ago
• LiuRoy / classfication_demo
  用logistic回归，SVM，神经网络实现分类算法
  ☆92Updated 8 years ago
• darlinglele / classification
  感知器、贝叶斯分类、决策树分类、K最近邻法、逻辑回归、支持向量机...
  ☆127Updated 10 years ago
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  ☆36Updated 7 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
  ☆56Updated 7 years ago
• qpp117 / DeepLearning_BaseOnTensorFlow
  基于TensorFlow的深度学习、深度增强学习代码：NN(传统神经网络)、CNN(卷积神经网络)、RNN(递归神经网络)、LSTM(长短期记忆网络)、GAN(生成对抗网络)、DRL(深度增强学习)
  ☆50Updated 7 years ago
• JiongXing / sklearn-DecisionTree
  决策树、随机森林
  ☆47Updated 6 years ago
• tjaume / BPNeuralNetworks
  利用Python实现三层BP神经网络
  ☆80Updated 6 years ago
• journeyH / debtDefaultResearch
  对截止至2017年7月17日的债券违约事件进行梳理归因，并寻找宏观流动性影响因素，组成数据集。运用Lasso回归进行特征提取后，输入带L2惩罚项LR、SVM、NN、GBDT、RF等机器学习模型进行违约预测，得出GBDT预测效果最好以及特征工程对线性模型预测效果具有重要性的结…
  ☆53Updated 5 years ago
• zhengze / sklearn-predict
  机器学习数据，预测趋势并画图
  ☆22Updated 5 years ago
• AaronJny / emotional_classification_with_rnn
  基于循环神经网络(RNN)的影评情感分类
  ☆51Updated 6 years ago
• digfound / ML-Experiments
  整理记录本人担任课程助教设计的四个机器学习实验，主要涉及简单的线性回归、朴素贝叶斯分类器、支持向量机、CNN做文本分类。内附实验指导书、讲解PPT、参考代码，欢迎各位码友讨论交流。
  ☆115Updated 7 years ago
• gui1bin2 / LogisticRegression
  逻辑回归预测违约可能
  ☆32Updated 7 years ago
• GGL12 / TextMining
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  ☆114Updated 5 years ago
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  朴素贝叶斯实现的文本分类（新闻分类）
  ☆62Updated 9 years ago
• JianghaoPi / stock_predict_bpnn
  attempt to predict the stock price with BP neural network
  ☆15Updated 7 years ago
• ChengjinLi / machine_learning
  机器学习、深度学习、NLP实战项目
  ☆137Updated 6 years ago
• 634671436 / Air_Pollution_Forcast_Beijing
  基于Keras的LSTM多变量时间序列预测
  ☆176Updated 7 years ago
• jimenbian / stock-rnn
  Predict stock market prices using RNN model with multilayer LSTM cells + optional multi-stock embeddings.
  ☆68Updated 7 years ago
• SamuelLAN / bp_finance
  基于BP神经网络的高频金融时间序列分析 (毕设)
  ☆46Updated 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…
  ☆29Updated 2 years ago
• YijunRan / Terminal-Changes-Prediction
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  ☆53Updated 8 years ago
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  ☆58Updated 8 years ago
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  基于Keras的LSTM多变量时间序列预测
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  ☆26Updated 5 years ago
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  ☆30Updated 8 years ago