Alternatives and similar repositories for Data_preprocessing

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  客流量时间序列预测模型
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  数据预处理过程(属性选择, 异常值处理, 归一化, 标准化等)
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  时间序列ARIMA模型的销量预测
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• yhaofeng / finance_transformer
  通过修改transformer使其可以预测金融时间序列
  ☆38Updated 4 years ago
• yuchengle / Arima
  利用时间序列预测汽车销量
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• 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
  ☆44Updated 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
  ☆93Updated 4 years ago
• BackyardofAbela / EnsembleLearning
  包括决策树和随机森林进行离职人员预测，Xgboost和lightGBM的应用
  ☆287Updated 5 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。
  ☆198Updated 5 years ago
• Tuniverj / Pytorch-lstm-forecast
  基于pytorch搭建多特征LSTM时间序列预测
  ☆175Updated 3 years ago
• luanshiyinyang / Stacking
  机器学习集成模型之Stacking各类模型及工具源码
  ☆118Updated 5 years ago
• yangwohenmai / TimeSeriesForecasting
  基于统计学的时间序列预测(AR,ARM).
  ☆292Updated 5 years ago
• EthanChenYZ / Time-Series-Forecast
  Codes for time series forecast
  ☆146Updated 5 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…
  ☆34Updated 3 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…
  ☆84Updated 6 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 8 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
  ☆90Updated 4 years ago
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  利用Python实现三层BP神经网络
  ☆84Updated 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 6 years ago
• ShaoQiBNU / stacking
  集成学习Stacking方法详解
  ☆78Updated 6 years ago
• Heitao5200 / LSTM-for-Time-Series-Forecasting-Pytorch
  使用LSTM、GRU、BPNN进行时间序列预测。Using LSTM\GRU\BPNN for time series forecasting. (Pytorch Edition)
  ☆59Updated 4 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 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
  ☆19Updated 6 years ago
• 634671436 / Air_Pollution_Forcast_Beijing
  基于Keras的LSTM多变量时间序列预测
  ☆185Updated 7 years ago
• bainingchao / PyDataPreprocessing
  《Python数据预处理技术与实践》源码下载
  ☆210Updated 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
  ☆89Updated 5 years ago
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  双塔模型，打比赛用。解决多维时间序列的分类预测任务
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  ☆40Updated 5 years ago
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