Alternatives and similar repositories for Machine_learning_prediction_system:

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  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
• 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
• Zhk0314 / GA-BP
  基于遗传算法的BP神经网络
  ☆15Updated 4 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
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  利用Python实现三层BP神经网络
  ☆80Updated 6 years ago
• yx868868 / GA-optimized-neural-network
  python 用GA算法优化BP神经网络
  ☆153Updated 4 years ago
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  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
• HiddenSharp / LSTM-SVM-RF-time-series
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  ☆183Updated 4 years ago
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  时间序列ARIMA模型的销量预测
  ☆62Updated 6 years ago
• 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)
  ☆61Updated 4 years ago
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  粒子群算法优化支持向量机
  ☆133Updated 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…
  ☆74Updated 6 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
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  机器学习算法超参数的优化方法——基于hyperopt和bayes_opt
  ☆14Updated 6 years ago
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  复现论文算法RODDPSO+K-Means，用优化的粒子群算法对K-Means算法求初始的簇心，以达到优化聚类算法的目的
  ☆15Updated 4 years ago
• yuchengle / Arima
  利用时间序列预测汽车销量
  ☆38Updated 6 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
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  ☆151Updated 4 years ago
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  ☆116Updated 4 years ago
• Leo1998-Lu / Machine-learning-on-iris
  基于iris数据集进行四种机器学习算法（决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机SVM）的训练，使用交叉检验（Cross-validation）对比了各算法的预测准确率。
  ☆21Updated 4 years ago
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  ☆160Updated 4 years ago
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  ☆25Updated 6 years ago
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  ☆58Updated 7 years ago
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  2021年研究生数学建模竞赛B题，全国二等奖，空气质量预报二次建模，时间序列数据分析与回归预测。Time Series Prediction&Air Quality Prediction.
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