Alternatives and similar repositories for Time-Series:

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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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  利用时间序列预测汽车销量
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• 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
• 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
  ☆43Updated 5 years ago
• zhaohuicici / Time-Series-Model
  时间序列理论和案例实践
  ☆70Updated 7 years ago
• KeshengZhang / Covid-19-ARIMA-Time-Series-Prediction
  如何使用ARIMA模型预测世界肺炎确诊人数？【时序数据预测】
  ☆41Updated 5 years ago
• cador / prediction-python
  《Python预测之美-数据分析与算法实战》代码维护
  ☆18Updated 4 years ago
• a715506891 / Time-series-analysis
  时间序列分析的代码及简要说明
  ☆17Updated 6 years ago
• Ultraopxt / Forecast-customer-purchase-volume-based-on-ARIMA-time-series-analysis
  基于ARIMA时间序列分析-预测客户申购量
  ☆9Updated 5 years ago
• cador / Python_Predict_Analysis_Algorithm_Book_Codes
  《Python预测之美：数据分析与算法实战》书籍代码维护
  ☆66Updated 2 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)
  ☆47Updated 6 years ago
• LeslieZhoa / Wind_predict_seq2seq
  基于seq2seq模型的风功率预测
  ☆28Updated 5 years ago
• yezhichen2 / cnn_lstm
  基于Keras的LSTM多变量时间序列预测
  ☆23Updated 7 years ago
• radicali94 / TimeSeries-Regression
  Comparing XGBoost, CatBoost and LightGBM on TimeSeries Regression (RMSE, R2, AIC) on two different TimeSeries datasets.
  ☆22Updated 5 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
• huang027 / ARIMA
  时间序列ARIMA模型的销量预测
  ☆63Updated 6 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
  ☆55Updated 5 years ago
• fennuDetudou / time_series_predict
  单维、多维时间序列数据预测
  ☆11Updated 6 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…
  ☆46Updated 4 years ago
• wenhan123 / ML-Python-
  主要是在学习李航的统计学习方法和周志华的机器学习西瓜书的笔记和相关的代码实现
  ☆31Updated 5 years ago
• xuman-Amy / preprocessing
  数据预处理之缺失值处理，特征选择
  ☆21Updated 6 years ago
• bingdiaoxiaomao / hyper-parameters-optimization
  机器学习算法超参数的优化方法——基于hyperopt和bayes_opt
  ☆14Updated 6 years ago
• MengMaxFan / EEMD-LSTM4TC
  This repository is the official implementation of "Predicting Tropical Cyclone Wave Height Using Buoy Data".
  ☆9Updated 3 years ago
• Albertsr / Machine-Learning
  LR / SVM / XGBoost / RandomForest etc.
  ☆28Updated 4 years ago
• coder23263 / Machine_learning_prediction_system
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  ☆74Updated 4 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
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  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…
  ☆55Updated 6 years ago
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  Bayesian Optimization and Grid Search for xgboost/lightgbm
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  一种有效的电力负荷预测方法
  ☆60Updated 5 years ago