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大数据线性回归预测学生成绩
☆34Updated 5 years ago
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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☆44Updated 5 years ago
- 时间序列预测项目,采用不同的深度学习、机器学习算法,进行时间序列预测。包含不同预测算法与预测场景☆32Updated last year
- 关联规则和决策树组合算法在学生成绩分析中的研究——本科毕设。首先,本文基于爬取到的学生课程成绩设计以学生成绩为主题的数据仓库,为后续的成绩分析提高可靠的数据支持。其次,利用关联规则算法挖掘分析课程间的关联性,并生 成用于构造决策树的新属性。最后,通过信息增益率的思想将生成的…☆54Updated 3 years ago
- 分别用K均值K_means和模糊C均值FCM算法对Iris鸢尾花数据集聚类以及图像聚类分割☆24Updated 3 years ago
- [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☆45Updated 6 years ago
- 垃圾分类系统,基于DenseNet模型训练算法,系统服务端代码☆38Updated 4 years ago
- 智能供应链分析,对顾客用rfm模型分类,用多种机器学习模型建模,进行欺诈订单预测,延迟发货预测,销售额预测,销售数量预测☆33Updated 4 years ago
- 客流量时间序列预测模型☆125Updated 3 years ago
- 天池竞赛数据挖掘之二手车交易 价格预测大赛☆10Updated 5 years ago
- 本项目使用python对影响共享单车使用量的因素进行可视化分析,并使用lightGBM算法对已知条件下的共享单车使用量进行预测。其中为了选择最优模型,使用了k折交叉验证和网格搜索选择最优参数。☆9Updated 4 years ago
- 基于粒子群算法的神经网络优化股票价格预测☆33Updated 5 years ago
- 一个垃圾短信识别系统——国科大网络数据挖掘(徐君)课程设计☆33Updated 6 years ago
- 基于机器学习的信用风险评估模型,主要使用了Sklearn库,通过逻辑回归,向量机等模型,根据借款人的个人身份信息评估是否应当发放贷款。☆17Updated 3 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☆45Updated 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
- 利用回归模型实现房价预测☆45Updated 6 years ago
- Python二手车价格预测案例数据挖掘☆29Updated 2 years ago
- 利用爬虫获取58同城的二手房信息,选取特征并对数据进行预处理,利用机器学习算法给出不同地段的租房推荐。☆15Updated 5 years ago
- 毕业设计项目-基于深度学习的阿兹海默症早期诊断辅助系统设计与实现☆105Updated 5 years ago
- 波士顿房价预测,决策树☆17Updated 6 years ago
- 利用python对3000个数据利用机器学习算法建立模型,并预测未来客户信用风险。处理数据不均衡问题时采用了SMOTE过采样以及随机过采样技术;通过相关性分析进行特征选择;建模过程中用到了Logistic回归、SVM、随机森林、GBDT四种模型,并通过网格搜索法确定最优参数…☆31Updated 3 years ago
- 交通枢纽客流量预测算法模型☆16Updated 5 years ago
- 利用ID3决策树预测患糖尿病的可能性☆16Updated 4 years ago
- 智慧物流算法大赛简介: 根据包括货值、路程和油价等字段的数据集,对每趟货物运送的运价进行回归预测。 本项目为我的参赛代码,分为四个主要的部分:1.数据预处理;2.特征工程;3.建模调参训练;4.数据可视化。 最终获得了大赛的二等奖。☆37Updated 6 years ago
- 机器学习课程大作业 - 基于深度神经网络的图像分类任务☆30Updated 8 years ago
- 数据挖掘作业数据以及代码(电动车价格预测)☆68Updated 5 years ago
- Sklearn机器学习中的主要算法原理以及实现(线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、K-Means聚类、KNN、PCA主成分分析、BP神经网络)☆83Updated 5 years ago
- AI_Medical_System(大创项目:基于深度学习的医学图像处理分析平台)☆19Updated 2 years ago
- 基于pandas、Scikit-Learn、matplotlib、PyQt5的二手房价分析与预测系统☆12Updated 2 years ago
- 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☆56Updated 5 years ago