Alternatives and similar repositories for Entropy_Weight_Method:

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  数据预处理之缺失值处理，特征选择
  ☆21Updated 5 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
  ☆68Updated 2 years ago
• fitzgerald0 / time_series_data_mining
  TensorFlow Probability；Time series model
  ☆125Updated 3 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
  ☆52Updated 7 years ago
• ZongXR / DCIC2024-PhotoVoltaic
  本赛题要求选手基于历史光伏发电数据、天气数据、光伏设备空间相对位置等信息，通过建立适当的模型，对未来一段时间内的光伏发电出力进行预测。A榜使用外部数据得分0.88501103804 排名32，未使用外部数据得分0.88042407737 ；B榜得分0.90467829011…
  ☆28Updated 10 months 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)
  ☆61Updated 4 years ago
• jeurtr / TimeSeries_Predict
  客流量时间序列预测模型
  ☆117Updated 3 years ago
• rogeroyer / feature_selection_GAAlgorithm
  基于遗传算法的特征选择
  ☆127Updated 5 years ago
• yhaofeng / finance_transformer
  通过修改transformer使其可以预测金融时间序列
  ☆32Updated 3 years ago
• angeliababy / houseprice_regression
  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
• 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
  ☆59Updated 5 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…
  ☆73Updated 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
  ☆58Updated 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
  ☆31Updated 4 years ago
• jia-zhuang / xgboost-lightgbm-hyperparameter-tuning
  Bayesian Optimization and Grid Search for xgboost/lightgbm
  ☆66Updated 2 weeks ago
• tjaume / BPNeuralNetworks
  利用Python实现三层BP神经网络
  ☆80Updated 6 years ago
• LeslieZhoa / Wind_predict_seq2seq
  基于seq2seq模型的风功率预测
  ☆28Updated 5 years ago
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  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
  ☆40Updated last year
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  时间序列分析的代码及简要说明
  ☆17Updated 6 years ago
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  《应用时间序列分析》易丹辉、王燕著； 案例Python实现
  ☆16Updated 5 years ago
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  Temporal Pattern Attention for Multivariate Time Series Forecasting
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  基于Keras的LSTM多变量时间序列预测
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  A collection of data competition solutions | 数据竞赛方案合集
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  当样本分布发生变化时，交叉验证无法准确评估模型在测试集上的效果，这时候需要其他构造验证集的方法来应对。
  ☆50Updated 5 years ago
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  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
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  [大数据课程作业]分别采用神经网络、线性回归、SVM方法预测学生成绩
  ☆44Updated 6 years ago
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