Alternatives and similar repositories for Pytorch-framework-predicts-temperature:

Users that are interested in Pytorch-framework-predicts-temperature are comparing it to the libraries listed below

• 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)
  ☆62Updated 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
• HelloCC1422 / CNN-BiGRU-Attention
  CNN-BiGRU-Attention模型
  ☆89Updated 2 years ago
• MaybeWilliam / stock-price-prediction-BPNN-LSTM
  Use BPNN and LSTM to forecast stock price. 使用BP神经网络和LSTM预测股票价格，注释拉满。
  ☆190Updated 2 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
• 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。
  ☆185Updated 4 years ago
• ypylj / Multi-Class-Classification
  使用支持向量机，感知机，随机森林，决策树，k近邻，logistic，LSTM，bagging，boosting，集成等多种常见算法实现多分类任务（三分类）。Support vector machine, perceptron, random forest, decision…
  ☆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
• fff2zrx / lstm_example
  use lstm to predict value and label based on keras基于keras框架，用lstm解决回归和分类问题
  ☆18Updated 4 years ago
• GUOxingyu3018 / Tourist_Predict--A-case-of-Shangahi
  不同时间序列预测方法对上海旅游规模进行预测
  ☆17Updated 6 years ago
• wqk666999 / CNN-LSTM-Attention
  使用卷积神经网络-长短期记忆网络（bi-LSTM）-注意力机制对股票收盘价进行回归预测。The convolution neural network, short-term memory network and attention mechanism are used to…
  ☆262Updated last year
• 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)
  ☆51Updated 7 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
• 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
  ☆73Updated 4 years ago
• ShaoQiBNU / stacking
  集成学习Stacking方法详解
  ☆74Updated 5 years ago
• Jyukai02 / Gated-Transformer-on-MTS-1
  使用改良的Transformer模型应用于多维时间序列的分类任务上
  ☆84Updated 4 years ago
• percent4 / pytorch_transformer_chinese_text_classification
  本项目演示如何在PyTorch中使用Transformer模型进行中文文本分类
  ☆32Updated 2 years ago
• TWK2022 / TimeSeriesForecasting
  基于pytorch实现的时间序列预测训练框架，各个部分模块化，方便修改模型。包含时间序列预测模型、训练、验证、测试、wandb可视化、onnx导出、onnx推理、tensorrt导出、tensorrt推理。
  ☆47Updated last month
• hziheng / Machine-learning-project-for-text-classification
  基于pytorch框架，针对文本分类的机器学习项目，集成多种算法(xgboost, lstm, bert, mezha等等)，提供基础数据集，开箱即用，方便自己二次拓展，持续更新
  ☆29Updated 2 years ago
• Shybert-AI / Prediction-of-stock-price-based-on-BP-neural-network
  基于BP神经网络的股票价格预测
  ☆24Updated 3 weeks ago
• tjaume / BPNeuralNetworks
  利用Python实现三层BP神经网络
  ☆81Updated 6 years ago
• tin-shine / TextClassification
  基于pytorch进行文本多分类，主要模型为双向LSTM，预测准确率83%
  ☆42Updated 4 years ago
• phjzlh / Restaurant-evaluation-Emotion-classification_machine-learning-RNN-Bi-LSTM
  使用2018年度部分大众点评的用户评价作为数据集，未筛选前共440万条评论数据，经过数据集的标签化处理以及中文文本的预处理、特征提取以及特征权重后，使用了SVM，朴素贝叶斯，Adabosst等经典机器学习方法进行分类，之后又使用了Bi-LSTM的深度神经网络进行训练分类。
  ☆11Updated 3 years ago
• Heavyapples / Prediction-of-Beijing-Tourists-Based-on-ELM-SVR-Random-Forest-and-LSTM
  本项目是一个由我个人开发的python机器学习项目，数据在PCA降维后基于ELM、SVR、随机森林、LSTM的北京游客预测，对比了四种机器学习算法的预测效果。
  ☆10Updated 10 months ago
• fuqiuai / TensorFlow-Deep-Learning
  用TensorFlow搭建CNN/RNN/LSTM/GRU/BiRNN/BiLSTM/BiGRU/Capsule Network等deep learning模型
  ☆59Updated 6 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
• yx868868 / GA-optimized-neural-network
  python 用GA算法优化BP神经网络
  ☆155Updated 4 years ago
• chestnut24 / SVMImageClassification
  基于SVM的简单机器学习分类，可以使用svm, knn, 朴素贝叶斯，决策树四种机器学习方法进行分类
  ☆113Updated 2 years ago
• nanguoyu / StudentGradeRegression
  [大数据课程作业]分别采用神经网络、线性回归、SVM方法预测学生成绩
  ☆44Updated 6 years ago
• lwb-xmu / Multivariate-multi-step-time-series-forecasting-via-LSTM
  多元多步时间序列的LSTM模型预测——基于Keras
  ☆80Updated 3 years ago