Alternatives and similar repositories for Stacking

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  基于遗传算法的特征选择
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  集成学习Stacking方法详解
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• weepon / feature_selection
  常用的特征选择方法
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  ☆77Updated 7 months ago
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  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
• coder23263 / Machine_learning_prediction_system
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  ☆80Updated 5 years ago
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  包括决策树和随机森林进行离职人员预测，Xgboost和lightGBM的应用
  ☆286Updated 5 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
  ☆58Updated 8 years ago
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  LR / SVM / XGBoost / RandomForest etc.
  ☆28Updated 5 years ago
• jeurtr / TimeSeries_Predict
  客流量时间序列预测模型
  ☆126Updated 3 years ago
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  feature selections and extractions
  ☆88Updated last year
• huang027 / ARIMA
  时间序列ARIMA模型的销量预测
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• huidudaozou / Time-Series
  《应用时间序列分析》易丹辉、王燕著； 案例Python实现
  ☆16Updated 5 years ago
• fitzgerald0 / time_series_data_mining
  TensorFlow Probability；Time series model
  ☆127Updated 3 years ago
• oubahe / GSA-PSO-SVR
  一种有效的电力负荷预测方法
  ☆64Updated 5 years ago
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  PSO algorithm for multi-parameters optimizaiton
  ☆66Updated 6 years ago
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  Codes for time series forecast
  ☆145Updated 4 years ago
• yuchengle / Arima
  利用时间序列预测汽车销量
  ☆42Updated 6 years ago
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  基于KNN聚类算法结合Dynamic Time Warping（动态时间调整）的时间序列分类
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  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
• 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。
  ☆194Updated 5 years ago
• LeslieZhoa / Wind_predict_seq2seq
  基于seq2seq模型的风功率预测
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  由时间空间成对组成的轨迹序列，通过循环神经网络lstm，自编码器auto-encode，时空密度聚类st-dbscan做异常检测
  ☆73Updated 5 years ago
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  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…
  ☆82Updated 6 years ago
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  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
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• WangXiaoMingo / machine-learning
  常见机器学习算法回归、分类应用示例，调参；包括基础的线性回归算法、集成学习、支持向量机等；调参包括网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化、优化算法如GA优化等。
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  数据预处理之缺失值处理，特征选择
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• 634671436 / Air_Pollution_Forcast_Beijing
  基于Keras的LSTM多变量时间序列预测
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  多元多步时间序列的LSTM模型预测——基于Keras
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