luanshiyinyang / StackingLinks
机器学习集成模型之Stacking各类模型及工具源码
☆120Updated 5 years ago
Alternatives and similar repositories for Stacking
Users that are interested in Stacking are comparing it to the libraries listed below
Sorting:
- 集成学习Stacking方法详解☆79Updated 6 years ago
- 基于遗传算法的特征选择☆127Updated 6 years ago
- Bayesian Optimization and Grid Search for xgboost/lightgbm☆79Updated 11 months ago
- 常用的特征选择方法☆67Updated 3 years ago
- 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
- 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
- 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☆90Updated 5 years ago
- 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
- 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
- Codes for time series forecast☆146Updated 5 years ago
- 利用时间序列预测汽车销量☆44Updated 7 years ago
- 一种有效的电力负荷预测方法☆64Updated 6 years ago
- 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。☆200Updated 5 years ago
- 客流量时间序列预测模型☆130Updated 3 years ago
- LR / SVM / XGBoost / RandomForest etc.☆30Updated 5 years ago
- 时间序列ARIMA模型的销量预测☆65Updated 7 years ago
- feature selections and extractions☆88Updated last year
- 基于Keras的LSTM多变量时间序列预测☆185Updated 8 years ago
- 《应用时间序列分析》易丹辉、王燕著; 案例Python实现☆17Updated 6 years ago
- 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☆47Updated 2 years ago
- 利用Python实现三层BP神经网络☆84Updated 7 years ago
- 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 7 years ago
- PSO algorithm for multi-parameters optimizaiton☆66Updated 7 years ago
- 在sklearn下,几种常用的特征选择方法☆41Updated 9 years ago
- 数据预处理之缺失值处理,特征选择☆22Updated 6 years ago
- 粒子群算法优化支持向量机☆143Updated 3 years ago
- TensorFlow Probability;Time series model☆127Updated 3 years ago
- 类别不平衡学习,包括采样、代价敏感学习、决策输出补偿以及集成学习等内容☆38Updated 5 years ago
- 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☆53Updated 8 years ago
- 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