Alternatives and similar repositories for lstm_example:

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  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
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• 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
• 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 5 years ago
• tjaume / BPNeuralNetworks
  利用Python实现三层BP神经网络
  ☆80Updated 6 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
• fuqiuai / TensorFlow-Deep-Learning
  用TensorFlow搭建CNN/RNN/LSTM/GRU/BiRNN/BiLSTM/BiGRU/Capsule Network等deep learning模型
  ☆58Updated 6 years ago
• yuchengle / Arima
  利用时间序列预测汽车销量
  ☆37Updated 6 years ago
• GongQin721 / keras-attention-mechanism-master
  keras注意力机制
  ☆17Updated 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
  ☆72Updated 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。
  ☆183Updated 4 years ago
• qiuhaining / sklearn-SVM
  支持向量机(SVM)——分类预测，包括多分类问题，核函数调参，不平衡数据问题，特征降维，网格搜索，管道机制，学习曲线，混淆矩阵，AUC曲线等
  ☆52Updated 7 years ago
• huang027 / ARIMA
  时间序列ARIMA模型的销量预测
  ☆61Updated 6 years ago
• yezhichen2 / cnn_lstm
  基于Keras的LSTM多变量时间序列预测
  ☆23Updated 7 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
• 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
• LeslieZhoa / Wind_predict_seq2seq
  基于seq2seq模型的风功率预测
  ☆28Updated 5 years ago
• luckyerdog / feature_select
  在sklearn下，几种常用的特征选择方法
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• guimaxing / sentiment-analysis-MLP-BiRNN-BiGRU-Attention-Model
  mlp/rnn/gru + attention 实现文本情感分析
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• 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
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• Shi-Lixin / Machine-Learning-Algorithms
  Python实现经典分类回归、关联分析、聚类以及推荐算法等
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  决策树、随机森林
  ☆47Updated 6 years ago
• luanshiyinyang / Stacking
  机器学习集成模型之Stacking各类模型及工具源码
  ☆115Updated 4 years ago
• leezqcst / machine-learning-algorithm
  记录小润了解的各种机器学习算法的实现以及基础概念，包括有监督学习，无监督学习，分类，聚类，回归；神经元模型，多层感知器，BP算法；损失函数，激活函数，梯度下降法；全连接网络、卷积神经网络、递归神经网络；训练集，测试集，交叉验证，欠拟合，过拟合；数据规范化等
  ☆151Updated 8 years ago
• slydg / GRU_to_predict_timeseries
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  用 jupyter notebook做的一些机器学习项目
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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
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  常用的特征选择方法
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  Python 建立的BP神经网络处理预测相关公交线路数据
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