Alternatives and similar repositories for GBDT_regression

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  基于Keras的LSTM多变量时间序列预测
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  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
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• mo2ye / SARIMA-LSTM
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  ☆80Updated 6 years ago
• yuchengle / Arima
  利用时间序列预测汽车销量
  ☆41Updated 6 years ago
• a-bean-sprout / XGBoost_StockPricePredict
  Attempt to use XGBoost in stock price prediction
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• momodagithub / regression-prediction-algorithms
  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…
  ☆46Updated 4 years ago
• lwb-xmu / Multivariate-multi-step-time-series-forecasting-via-LSTM
  多元多步时间序列的LSTM模型预测——基于Keras
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• jia-zhuang / xgboost-lightgbm-hyperparameter-tuning
  Bayesian Optimization and Grid Search for xgboost/lightgbm
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• huang027 / ARIMA
  时间序列ARIMA模型的销量预测
  ☆62Updated 7 years ago
• HiddenSharp / LSTM-SVM-RF-time-series
  Regression prediction of time series data using LSTM, SVM and random forest. 使用LSTM、SVM、随机森林对时间序列数据进行回归预测，注释拉满。
  ☆190Updated 5 years ago
• GUOxingyu3018 / Tourist_Predict--A-case-of-Shangahi
  不同时间序列预测方法对上海旅游规模进行预测
  ☆17Updated 6 years ago
• EsmeYi / time-series-forcasting
  Using K-NN, SVM, Bayes, LSTM, and multi-variable LSTM models on time series forecasting
  ☆49Updated 5 years ago
• cxdsz / stock-price-prediction-algorithms
  使用随机森林、bp神经网络、LSTM神经网络、GRU对股票收盘价进行回归预测。Random forest, BP neural network, LSTM neural network and GRU are used to predict the closing pric…
  ☆53Updated 5 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
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• lu-zhao / EMD_LSTM
  ☆32Updated 5 years ago
• huidudaozou / Time-Series
  《应用时间序列分析》易丹辉、王燕著； 案例Python实现
  ☆16Updated 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
• LeslieZhoa / Wind_predict_seq2seq
  基于seq2seq模型的风功率预测
  ☆28Updated 5 years ago
• ningmengwei-ata / Capacity-Forecast-with-TTE
  Undergradute final project with ARIMA,LSTM,GRU,Xgboost and DeepTTE.毕业论文代码库合集，包括基于ARIMA,LSTM,GRU进行时间序列预测，基于DeepTTE解决ETA(estimated time of …
  ☆20Updated 3 years ago
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  一种有效的电力负荷预测方法
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  基于深度学习的溶解氧时间序列预测模型
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• 634671436 / Air_Pollution_Forcast_Beijing
  基于Keras的LSTM多变量时间序列预测
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  BaseWavenet/Wavenet+ResidualBlock
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  数据预处理之缺失值处理，特征选择
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  时间序列异常检测
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• 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
  ☆55Updated 5 years ago
• jeurtr / TimeSeries_Predict
  客流量时间序列预测模型
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  时间序列理论和案例实践
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  基于遗传算法的特征选择
  ☆128Updated 5 years ago