Alternatives and similar repositories for Entropy_Weight_Method

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• SimonWang00 / salesPredict
  基于ARIMA时间序列的销量预测模型，实际预测准确率达90%以上，内含有测试记录和实际上线效果。
  ☆110Updated 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
• fitzgerald0 / time_series_data_mining
  TensorFlow Probability；Time series model
  ☆127Updated 3 years ago
• rogeroyer / feature_selection_GAAlgorithm
  基于遗传算法的特征选择
  ☆127Updated 6 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
• weepon / feature_selection
  常用的特征选择方法
  ☆67Updated 3 years ago
• jeurtr / TimeSeries_Predict
  客流量时间序列预测模型
  ☆130Updated 3 years ago
• 634671436 / Air_Pollution_Forcast_Beijing
  基于Keras的LSTM多变量时间序列预测
  ☆185Updated 8 years ago
• huang027 / ARIMA
  时间序列ARIMA模型的销量预测
  ☆65Updated 7 years ago
• slydg / GRU_to_predict_timeseries
  使用pytorch搭建的循环神经网络在股票数据时间序列上的应用
  ☆109Updated 7 years ago
• Wddzht / DataPreprocessing
  数据预处理过程(属性选择, 异常值处理, 归一化, 标准化等)
  ☆65Updated 5 years ago
• iwuqing / Time-Series-Classification-based-on-KNN
  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
  ☆63Updated 6 years ago
• journeyH / debtDefaultResearch
  对截止至2017年7月17日的债券违约事件进行梳理归因，并寻找宏观流动性影响因素，组成数据集。运用Lasso回归进行特征提取后，输入带L2惩罚项LR、SVM、NN、GBDT、RF等机器学习模型进行违约预测，得出GBDT预测效果最好以及特征工程对线性模型预测效果具有重要性的结…
  ☆58Updated 6 years ago
• xuman-Amy / preprocessing
  数据预处理之缺失值处理，特征选择
  ☆22Updated 6 years ago
• tjaume / BPNeuralNetworks
  利用Python实现三层BP神经网络
  ☆84Updated 7 years ago
• yuchengle / Arima
  利用时间序列预测汽车销量
  ☆44Updated 7 years ago
• SongDark / DTW_AP
  Affinity Propagation Clustering with DTW distance on temporal sequence classification
  ☆20Updated 6 years ago
• loyalzc / transfer_learning
  Transfer Learning JDA and TrAdaboost
  ☆65Updated 7 years ago
• SuperTorch / SupplyChain
  智能供应链分析，对顾客用rfm模型分类，用多种机器学习模型建模，进行欺诈订单预测，延迟发货预测，销售额预测，销售数量预测
  ☆39Updated 5 years ago
• XiaowanLi2018 / TimeSeriesPrediction_BasedOnCNN
  BaseWavenet/Wavenet+ResidualBlock
  ☆16Updated 6 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 7 years ago
• jia-zhuang / xgboost-lightgbm-hyperparameter-tuning
  Bayesian Optimization and Grid Search for xgboost/lightgbm
  ☆79Updated 11 months ago
• SimaShanhe / tsfresh-feature-translation
  [译]tsfresh特征提取工具可提取的特征
  ☆97Updated 6 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
• zhulei227 / Stacking_Ensembles
  Stacking classification and regression
  ☆25Updated 6 years ago
• qiuhaining / sklearn-SVM
  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
• qianyuqianxun-DeepLearning / LSTM-process
  使用AR自回归模型与长短时记忆网络进行时间序列数据预测
  ☆19Updated 5 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
• mryuan0428 / House-price-prediction
  房价预测完整项目：1.爬取链家网数据 2.处理后，用sklearn中几个逻辑回归机器学习模型和keras神经网络搭建模型预测房价 最终结果神经网络效果更好，R^2值0.75左右
  ☆245Updated 7 years ago
• xiaodongxiexie / timeSeries
  ARMA, ARIMA, ARCH model
  ☆68Updated 5 years ago