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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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- 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
- 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ARIMA模型的销量预测☆65Updated 7 years ago
- Python实现经典分类回归、关联分析、聚类以及推荐算法等☆214Updated 6 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…☆187Updated 7 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
- 利用Python实现三层BP神经网络☆83Updated 7 years ago
- K-Means聚类算法及其改进☆32Updated 7 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
- 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
- 基于LSTM网络与自注意力机制对中文评论进行细粒度情感分析☆55Updated 4 years ago
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- 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 7 years ago
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- 基于Keras的LSTM多变量时间序列预测☆184Updated 7 years ago
- 机器学习实践：贷款违约预测☆39Updated 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。☆119Updated 7 years ago
- 某电商手机评论的文 本挖掘初体验 功能板块：数据预处理、LDA模型获取特征词、情感极性判断与程度计算、回归模型预测销量排序☆123Updated 6 years ago
- 用gensim训练LDA模型，进行新闻文本主题分析☆78Updated 6 years ago
- 基于iris数据集进行四种机器学习算法（决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机SVM）的训练，使用交叉检验（Cross-validation）对比了各算法的预测准确率。☆23Updated 5 years ago
- 朴素贝叶斯中文垃圾邮件分类器☆73Updated 9 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☆47Updated 2 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
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- 朴素贝叶斯实现的文本分类（新闻分类）☆65Updated 9 years ago
- 情感分析三分类☆29Updated last year
- 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☆57Updated 8 years ago
- 改进的k-prototypes聚类算法☆19Updated 4 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 7 months ago
- 以京东评论作为数据集，使用常见的机器学习算法如KNN、SVM、逻辑回归、贝叶斯、xgboost等等算法进行分类。使用深度学习中的CNN、RNN、CNN和RNN连接、Bi-GRU、bert模型进行分类。使用fastnlp的框架搭建文本分类。☆32Updated 5 years ago