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
Alternatives and similar repositories for Stacking:
Users that are interested in Stacking are comparing it to the libraries listed below
- 集成学习Stacking方法详解☆72Updated 5 years ago
- 基于遗传算法的特征选择☆127Updated 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☆41Updated 5 years ago
- Bayesian Optimization and Grid Search for xgboost/lightgbm☆69Updated last month
- 常用的特征选择方法☆68Updated 2 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。☆183Updated 4 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☆72Updated 4 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…☆74Updated 6 years ago
- 模型优化调参---网格搜索(五折交叉验证)☆11Updated 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☆58Updated 7 years ago
- 多元多步时间序列的LSTM模型预测——基于Keras☆80Updated 3 years ago
- 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☆54Updated 4 years ago
- 《应用时间序列分析》易丹辉、王燕著; 案例Python实现☆16Updated 5 years ago
- 机器学习算法超参数的优 化方法——基于hyperopt和bayes_opt☆14Updated 6 years ago
- 麻雀算法优化支持向量机 python实现☆13Updated 2 years ago
- 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。☆20Updated last year
- Codes for time series forecast☆146Updated 4 years ago
- feature selections and extractions☆89Updated 9 months ago
- LR / SVM / XGBoost / RandomForest etc.☆28Updated 4 years ago
- 利用sklearn实现机器学习算法:线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM等☆151Updated 4 years ago
- 基于Keras的LSTM多变量时间序列预测☆23Updated 7 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☆283Updated 4 years ago
- 客流量时间序列预测模型☆118Updated 3 years ago
- 数据预处理之缺失值处理,特征选择☆21Updated 5 years ago
- 利用时间序列预测汽车销量☆38Updated 6 years ago
- 在sklearn下,几种常用的特征选择方法☆40Updated 9 years ago
- 时间序列ARIMA模型的销量预测☆62Updated 6 years ago
- PSO algorithm for multi-parameters optimizaiton☆66Updated 6 years ago
- 【Numpy 手写实现】SVM 支持向量机 | KNN K近邻 | Kmeans | Logistic Regression 逻辑回归 | Maximum Entropy 最大熵 | Naive Bayes 朴素贝叶斯 | Perception 感知机 | Decision…☆205Updated 4 years ago