omnigeeker / dlnd_first-neural-network
一个完全基于numpy等基础python库手写的深度学习神经网络,实现美国共享单车的预测
☆12Updated 7 years ago
Related projects: ⓘ
- 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。☆21Updated 5 years ago
- kaggle贷款违约预测☆35Updated 6 years ago
- ☆113Updated this week
- 天池-印象盐城-汽车销量预测大赛☆35Updated 6 years ago
- 小象学院社交网络分析课程的整理代码☆21Updated 5 years ago
- CCF2018 数据挖掘 机器学习 智能匹配 特征工程☆47Updated 4 years ago
- 天池智慧交通预测挑战赛 - 比赛经历分享☆15Updated 6 years ago
- 根据用户数据以及消费行为数据,使用Python建立分类模型,通过评估客户流失的风险来预测客户流转情况,找到对客户影响较大的因素,进而挽留客户☆9Updated 3 years ago
- 改进的k-prototypes聚类算法☆15Updated 3 years ago
- 天池全球城市计算AI挑战赛:A榜单模型12.28, B榜单模型12.53,多模型融合11.74(Top 3), C榜官方结果17.08(新人赛验证C榜可通过乘个衰减提升很多到12.00,A榜也有效果到11.88)☆39Updated 5 years ago
- 2017京东信贷金额预测竞赛,上传的代码有竞赛的原始代码和赛后结合其他选手的思路整理的重构代码。☆45Updated 6 years ago
- 天池工业AI大赛-智能制造质量预测,排名89/2539☆36Updated 5 years ago
- 机器学习实践:贷款违约预测☆33Updated 5 years ago
- 2018 年研究生数学建模F组题☆14Updated last year
- 利用python进行反欺诈检测☆34Updated 5 years ago
- 2019ccf乘用车销量预测Top1%代码☆13Updated 4 years ago
- Kaggle:入门赛Tatanic(泰坦尼克号)84.21%带你冲进前2%☆47Updated 6 years ago
- 基于某城市移动终端用户的运营商数据预测未来三月内用户是否会终端变迁(用户从当前使用的手机品牌更换为其他手机品牌)。应用xgboost算法和随机森林算法组合成多学习器预测模型。☆54Updated 8 years ago
- 构建基于逻辑回归的评分卡模型☆43Updated 5 years ago
- 2019厦门国际银行“数创金融杯”数据建模大赛☆25Updated 3 years ago
- 数据挖掘大作业, 东野圭吾小说集文本挖掘☆62Updated 7 years ago
- 利用Logistic回归实现信用卡欺诈检测☆44Updated 3 years ago
- 马上AI全球挑战赛-违约用户风险预测 top2-solution☆16Updated 6 years ago
- 分类类别不平衡,解决办法:采样(SMOTE和算法集成技术等)、阈值移动、调整代价或权重,附带信用卡诈骗案例☆21Updated 4 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☆74Updated 4 years ago
- 2019年CCF智能信用评分大赛个人源码库。包含XGboost模型调参,特征筛选,训练等方案。同时包含stacking模型融合方案☆27Updated 4 years ago
- 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☆51Updated 7 years ago
- 数据预处理之缺失值处理,特征选择☆20Updated 5 years ago
- 用python实现SVM/AdaBoost/C4.5/CART/Naïve Bayes等数据挖掘领域十大经典算法☆77Updated 6 years ago
- 2018科大讯飞AI营销算法大赛模型方案☆22Updated 5 years ago