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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
☆46Updated 6 years ago
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- 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
- 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☆243Updated 6 years ago
- 基于pytorch进行文本多分类,主要模型为双向LSTM,预测准确率83%☆44Updated 5 years ago
- Python实现经典分类回归、关联分析、聚类以及推荐算法等☆216Updated 6 years ago
- 一个基本的多层lstm rnn模型,能实现中英文文本的二分类或多分类☆48Updated 6 years ago
- 基于kaggle上Titanic数据集实现的ID3、C4.5、CART和CART剪枝算法☆41Updated 6 years ago
- 改进的k-prototypes聚类算法☆19Updated 4 years ago
- 本程序实现决策树的建立与可视化,以及决策树的预剪枝与后剪枝,数据集为西瓜书4.2、4.3节中的西瓜数据集☆37Updated 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☆82Updated 5 years ago
- 一些机器学习算法的demo。普通最小二乘法,决策树(Iris鸢尾花数据集),KNN(mnist手写数字数据集),朴素贝叶斯分类西瓜数据集,trec06c数据集垃圾邮件分类(spam),逻辑斯蒂回归,随机梯度下降SGD与全梯度下降的对比,mnist中8和9的二分类,泰坦尼克号…☆186Updated 6 years ago
- 时间序列ARIMA模型的销量预测☆64Updated 7 years ago
- 基于pytorch框架,针对文本分类的机器学习项目,集成多种算法(xgboost, lstm, bert, mezha等等),提供基础数据集,开箱即用,方便自己二次拓展,持续更新☆33Updated 2 years ago
- 利用Python实现三层BP神经网络☆82Updated 7 years ago
- 该工程是利用python3.6进行“特征提取+分类器”来实现美团评论的文本二分类问题。在特征提取部分提取了6种特征,分类器选择了python里面的包xgboost和lightGBM分别实现提升树和GBDT(梯度提升决策树)。☆94Updated 6 years ago
- 利用CNN,LSTM,CNN_LSTM,TextCNN,Bi-LSTM和传统的机器学习算法进行情感分析,参考:https://github.com/Edward1Chou/SentimentAnalysis☆92Updated 6 years ago
- K-Means聚类算法及其改进☆32Updated 7 years ago
- 使用pyhton3语言对机器学习算法中的K近邻算法、线性回归、多项式回归、逻辑回归、PCA、SVM、决策树、随机森林、集成学习、boosting 等进行了算法的实现以及实验分析☆49Updated 6 years ago
- 整理记录本人担任课程助教设计的四个机器学习实验,主要涉及简单的线性回归、朴素贝叶斯分类器、支持向量机、CNN做文本分类。内附实验指导书、讲解PPT、参考代码,欢迎各位码友讨论交流。☆117Updated 7 years ago
- 基于CNN+Bi-LSTM+Attention 的自动对对联系统☆209Updated 5 years ago
- 本系列代码主要是作者Python人工智能之TensorFlow的系列博客,涉及回归神经网络、CNN、RNN、TensorFboard等内容。基础性代码,希望对您有所帮助。☆105Updated 5 months ago
- 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。☆104Updated 6 years ago
- 统计分析课程实验作业/包含《统计分析方法》中因子分析,主成分分析,Kmeans聚类等典型算法的手写实现☆77Updated 5 years ago
- 基于电影评论数据的中文情感分析(含训练数据、验证数据) Machine Learning and Deep Learning implementations.☆81Updated 2 years ago
- kaggle上的一个房屋价格预测比赛☆37Updated 7 years ago
- 决策树分类(ID3,C4.5,CART)☆485Updated 2 years ago
- 朴素贝叶斯中文垃圾邮件分类器☆71Updated 9 years ago
- 机器学习实践:贷款违约预测☆38Updated 6 years ago
- 使用支持向量机,感知机,随机森林,决策树,k近邻,logistic,LSTM,bagging,boosting,集成等多种常见算法实现多分类任务(三分类)。Support vector machine, perceptron, random forest, decision…☆18Updated 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☆73Updated 5 years ago
- 软件工程课程设计项目/Lab409:基于词典方法和机基于器学习方法的中文情感倾向分析(Web)☆125Updated 7 years ago