Alternatives and similar repositories for ML-Python-

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  常用的特征选择方法
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  本项目对中文版《动手学深度学习》中的代码进行了整理
  ☆58Updated 4 years ago
• luanshiyinyang / Stacking
  机器学习集成模型之Stacking各类模型及工具源码
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• 543877815 / neural-network-practise
  慕课网上深度学习之神经网络（CNN RNN GAN）算法原理+实战练习的代码和部分数据
  ☆40Updated 5 years ago
• fengdu78 / tianchi_haiyang
  天池竞赛-智慧海洋开源代码
  ☆54Updated 5 years ago
• kingsunfather / Statistic-study-notes
  李航统计学习方法（第二版）的学习笔记，包括：1、每章重点公式的手动推导 2、每章算法的Python自实现 3、学习过程中的笔记与心得 4、每章节的课后习题 5、每周都会按照至少一周一章的进度定时将自己的学习进度更新到这个仓库
  ☆123Updated 4 years ago
• lansinuote / Machine-Learning-In-Numpy
  纯python实现机器学习算法,非套用sk-learn
  ☆107Updated 2 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
• zhaohuicici / Time-Series-Model
  时间序列理论和案例实践
  ☆71Updated 7 years ago
• yanhan19940405 / Data_machine_learning
  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 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
  ☆44Updated 5 years ago
• weijinqian0 / feature_eda
  整理所有特征工程用到的方法，为了复用
  ☆10Updated 4 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
• Albertsr / Machine-Learning
  LR / SVM / XGBoost / RandomForest etc.
  ☆28Updated 5 years ago
• BackyardofAbela / EnsembleLearning
  包括决策树和随机森林进行离职人员预测，Xgboost和lightGBM的应用
  ☆289Updated 5 years ago
• ys1305 / sklearn-ml
  各种机器学习方法在sklearn中的使用-菜菜的机器学习sklearn课堂
  ☆96Updated 6 years ago
• jackychancjcjcj / Competition_notebook
  数据竞赛笔记fork
  ☆74Updated 2 years ago
• fuqiuai / sklearn-feature-engineering
  使用sklearn做特征工程
  ☆172Updated 6 years ago
• sangyx / d2l-torch
  《动手学深度学习》 PyTorch 版本
  ☆176Updated 5 years ago
• rogeroyer / feature_selection_GAAlgorithm
  基于遗传算法的特征选择
  ☆127Updated 5 years ago
• ben1234560 / DataMiningCase
  基于真实业务上手数据挖掘（银行流失预警）:数据的处理、LightGBM、skLearning包(里面含有：GridSearchCV寻找最优参、StratifiedKFold分层5折切分、_test_Split单次数据切分等)、叠层模型融合、画AUC图、画混淆矩阵图，并输出预…
  ☆96Updated 3 years ago
• massquantity / Kaggle-HousePrices
  Kaggle Kernel for House Prices competition https://www.kaggle.com/massquantity/all-you-need-is-pca-lb-0-11421-top-4
  ☆164Updated 6 years ago
• luxuantao / alibaba_tianchi_book
  阿里云天池大赛赛题解析
  ☆143Updated 4 years ago
• zhulei227 / ML_imblearn
  类别不平衡学习，包括采样、代价敏感学习、决策输出补偿以及集成学习等内容
  ☆36Updated 4 years ago
• kunkun1230 / Data-analysis
  用 jupyter notebook做的一些机器学习项目
  ☆86Updated 5 years ago
• wetalkdata / Machine-Learning_Deep-Learning-Manual
  《机器学习及深度学习笔记》是我们的机器学习培训教材，主要面向算法和数据挖掘方向。其中包含了基础数学知识、算法原理及推导、调包实现、手推实现等内容~同样也是包括了文档以及jupyter notebook脚本实现（具体到每一张图片）
  ☆68Updated 5 years ago
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  机器学习和深度学习入门教程
  ☆41Updated 4 years ago
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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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