Alternatives and similar repositories for sklearn-SVM:

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  集成学习Stacking方法详解
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• Anonymoushhh / Ensemble_Learning
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• ymzx / pso-svm
  粒子群算法优化支持向量机
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  数据特征工程、各种机器学习回归模型、回归数据预处理
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• tjaume / BPNeuralNetworks
  利用Python实现三层BP神经网络
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  Weighted LSSVM for regression
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• Maria-Habib / GA-XGBoost-Evoloby
  ☆15Updated 4 years ago
• weepon / feature_selection
  常用的特征选择方法
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  ☆133Updated 4 years ago
• luanshiyinyang / Stacking
  机器学习集成模型之Stacking各类模型及工具源码
  ☆116Updated 4 years ago
• coder23263 / Machine_learning_prediction_system
  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
  ☆73Updated 4 years ago
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  PSO algorithm for multi-parameters optimizaiton
  ☆66Updated 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
• fengkai35 / GWO_RBF_SVM
  It is a project of SVM optimization algorithm which use the Grey Wolf Optimizer
  ☆78Updated 5 years ago
• qiaokangqi / CNN-SVM
  卷积神经网络提取特征并用于SVM//www.cnblogs.com/chuxiuhong/p/6132814.html
  ☆15Updated 6 years ago
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  feature selections and extractions
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  麻雀算法优化支持向量机 python实现
  ☆13Updated 3 years ago
• Ultraopxt / Predict-the-rent-probability-of-a-room
  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 5 years ago
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  深度学习代码
  ☆132Updated 5 years ago
• pinlank / kdxf2019top2
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  ☆38Updated 5 years ago
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  ☆58Updated 7 years ago
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  使用支持向量机、弹性网络、随机森林、LSTM、SARIMA等多种算法进行时间序列的回归预测，除此以外还采取了多种组合方法对以上算法输出的结果进行组合预测。Support vector machine, elastic network, random forest, LSTM…
  ☆45Updated 4 years ago
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  基于PyTorch使用迁移学习完成项目
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  用TensorFlow搭建CNN/RNN/LSTM/GRU/BiRNN/BiLSTM/BiGRU/Capsule Network等deep learning模型
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