lyx199504 / param-opt
本项目开发了一个机器学习和深度学习的训练工具。该训练工具基于sklearn和pytorch,不仅支持常规训练、交叉验证训练,还支持贝叶斯搜索参数,并可随时自动保存训练模型和日志。
☆12Updated last year
Alternatives and similar repositories for param-opt:
Users that are interested in param-opt are comparing it to the libraries listed below
- 常用的特征选择方法☆68Updated 2 years ago
- 集成学习Stacking方法详解☆74Updated 5 years ago
- AutoEncoder implements by keras. Including AE, DAE, DAE_CNN, VAE, VAE_CNN, CVAE, Sparse AE, Stacked DAE.☆41Updated 5 years ago
- 数据预处理之缺失值处理,特征选择☆21Updated 6 years ago
- 机器学习集成模型之Stacking各类模型及工具源码☆117Updated 4 years ago
- 使用遗传算法结合决策树做特征选择/Using genetic algorithm for feature selection with decision tree☆25Updated 6 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
- 时间序列异常检测☆53Updated 5 years ago
- 基于小波与卷积神经网络的多尺度时间序列分类☆18Updated 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☆41Updated last year
- 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☆52Updated 7 years ago
- 支持向量机,Support Vector Machine(SVM),多类分类☆31Updated 8 years ago
- 包含一些比较常见的数据挖掘竞赛或者项目的源码☆124Updated 5 years ago
- 利用爬虫获取58同城的二手房信息,选取特征并对数据进行预处理,利用机器学习算法给出不同地段的租房推荐。☆15Updated 5 years ago
- 2017工业大数据创新竞赛/风机叶片结冰预测大赛☆48Updated 6 years ago
- 基于一维卷积神经网络(1D-CNN)的多元时间序列分类☆76Updated 4 years ago
- dbn with smote 增强☆11Updated 6 years ago
- 2019科大讯飞工程机械赛题-亚军☆39Updated 5 years ago
- 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☆71Updated 5 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☆55Updated 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☆42Updated 5 years ago
- Affinity Propagation Clustering with DTW distance on temporal sequence classification☆20Updated 6 years ago
- 现有聚类算法面向高维稀疏数据多未考虑类簇可重叠和离群点的存在,导致聚类效果不理想。针对此,提出一种可重叠子空间K-Means聚类算法(An Overlapping Subspace K-Means Clustering Algorithm, OS-K-Means)。给出类簇…☆30Updated 5 years ago
- TensorFlow Probability;Time series model☆126Updated 3 years ago
- 卷积神经网络提取特征并用于SVM//www.cnblogs.com/chuxiuhong/p/6132814.html☆15Updated 6 years ago
- 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
- 在sklearn下,几种常用的特征选择方法☆40Updated 9 years ago
- 麻雀算法优化支持向量机 python实现☆13Updated 3 years ago
- 模型优化调参---网格搜索(五折交叉验证)☆11Updated 5 years ago
- 使用改良的Transformer模型应用于多维时间序列的分类任务上☆85Updated 4 years ago