Alternatives and similar repositories for temp-predict

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  Python 基于BP神经网络实现鸢尾花的分类
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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
  ☆58Updated 5 years ago
• goodboyv / Sklearn_Mochine_leanring
  利用sklearn实现机器学习算法：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM等
  ☆188Updated 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
  ☆43Updated 6 years ago
• chestnut24 / SVMImageClassification
  基于SVM的简单机器学习分类，可以使用svm, knn, 朴素贝叶斯，决策树四种机器学习方法进行分类
  ☆126Updated 3 years ago
• xinlianghu / svm
  用Python实现SVM多分类器
  ☆437Updated last year
• yangxcc / Sklearn-Algorithm
  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
• qiuhaining / sklearn-SVM
  支持向量机(SVM)——分类预测，包括多分类问题，核函数调参，不平衡数据问题，特征降维，网格搜索，管道机制，学习曲线，混淆矩阵，AUC曲线等
  ☆53Updated 8 years ago
• zhaoxingfeng / SVM
  支持向量机，Support Vector Machine(SVM)，多类分类
  ☆32Updated 9 years ago
• kikizxd / Data_preprocessing
  常见的数据预处理，包括数据加载、缺失值&异常值处理、描述性变量转换为数值型、训练测试集划分、数据规范化
  ☆48Updated 2 years ago
• runyi-yao / Decision-Tree
  利用ID3决策树预测患糖尿病的可能性
  ☆17Updated 5 years ago
• KangCai / Machine-Learning-Algorithm
  【Numpy 手写实现】SVM 支持向量机 | KNN K近邻 | Kmeans | Logistic Regression 逻辑回归 | Maximum Entropy 最大熵 | Naive Bayes 朴素贝叶斯 | Perception 感知机 | Decision…
  ☆216Updated 5 years ago
• L-ear / RandomForest
  python实现的随机森林
  ☆112Updated 3 years ago
• yx868868 / GA-optimized-neural-network
  python 用GA算法优化BP神经网络
  ☆164Updated 4 years ago
• jeurtr / TimeSeries_Predict
  客流量时间序列预测模型
  ☆130Updated 3 years ago
• ShaoQiBNU / stacking
  集成学习Stacking方法详解
  ☆82Updated 6 years ago
• coder23263 / Machine_learning_prediction_system
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  ☆90Updated 5 years ago
• guangyaooo / MLTemplate
  机器学习(Machine Learning, ML)python简洁实现，包括混合高斯模型，KMeans，决策树，随机森林，K近邻，线性判别分析，逻辑斯蒂回归（梯度下降法，牛顿法），多层感知机（分类+回归），Naive Bayes（离散+高斯），多分类SVM，线性回归，隐马…
  ☆153Updated 4 years ago
• Timecollector / Grey_Model
  包含灰色预测模型：灰色单变量预测模型GM(1,1)模型，灰色多变量预测模型GM(1,N)模型，GM(1,N)幂模型，灰色多变量周期幂模型GM(1,N|sin)幂模型，以及灰色关联模型
  ☆82Updated 3 years ago
• wojiushimogui / SVM
  支持向量机的python实现
  ☆49Updated 10 years ago
• ymzx / pso-svm
  粒子群算法优化支持向量机
  ☆143Updated 3 years ago
• zhaoxingfeng / RandomForest
  随机森林，Random Forest（RF）
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• 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
• gotgith / Machine-Learning-
  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
  ☆50Updated 6 years ago
• Day-yong / Machine_Learning
  机器学习算法经典案例
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  麻雀算法优化支持向量机 python实现
  ☆15Updated 3 years ago
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  细粒度图像分类之十二猫分类，对比ResNet和ViT两者模型性能。
  ☆45Updated 3 years ago
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  ☆67Updated 5 years ago
• JiongXing / sklearn-DecisionTree
  决策树、随机森林
  ☆49Updated 7 years ago
• leezqcst / machine-learning-algorithm
  记录小润了解的各种机器学习算法的实现以及基础概念，包括有监督学习，无监督学习，分类，聚类，回归；神经元模型，多层感知器，BP算法；损失函数，激活函数，梯度下降法；全连接网络、卷积神经网络、递归神经网络；训练集，测试集，交叉验证，欠拟合，过拟合；数据规范化等
  ☆159Updated 9 years ago