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改进的k-prototypes聚类算法
☆19Updated 4 years ago
Alternatives and similar repositories for K-Prototypes
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- 基于深度学习的共享单车预测与调度解决方案，使用神经网络构建单车需求量与时间段和地理画像的关联，预测不同区域单车需求量；使用蚁群算法规划最优单车调度路径。☆111Updated 7 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
- 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☆39Updated 5 years ago
- 由时间空间成对组成的轨迹序列，通过循环神经网络lstm，自编码器auto-encode，时空密度聚类st-dbscan做异常检测☆74Updated 6 years ago
- 机器学习集成模型之Stacking各类模型及工具源码☆119Updated 5 years ago
- 基于卡口实时过车数据进行交通流量的实时预测分析，使用LSTM循环神经网络模型进行融合预测，准确率达到90%以上。☆57Updated 5 years ago
- 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☆90Updated 5 years ago
- 时间序列ARIMA模型的销量预测☆65Updated 7 years ago
- 配电网负荷预测，BP神经网络，Cart决策树，GDBT，CatBoost☆17Updated 5 years ago
- 基于ARIMA时间序列的销量预测模型，实际预测准确率达90%以上，内含有测试记录和实际上线效果。☆110Updated 6 years ago
- 基于遗传算法的特征选择☆128Updated 6 years ago
- 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☆56Updated 8 years ago
- 客流量时间序列预测模型☆130Updated 3 years ago
- 数据特征工程、各种机器学习回归模型、回归数据预处理☆43Updated 5 years ago
- 房价预测完整项目：1.爬取链家网数据 2.处理后，用sklearn中几个逻辑回归机器学习模型和keras神经网络搭建模型预测房价 最终结果神经网络效果更好，R^2值0.75左右☆245Updated 7 years ago
- 建立SARIMA-LSTM混合模型预测时间序列问题。以PM2.5值为例，使用UCI公开的自2013年1月17日至2015年12月31日五大城市PM2.5小时检测数据，将数据按时间段划分，使用SARIMA过滤其线性趋势，再对过滤后的残差使用LSTM进行预测，最后对预测结果进行…☆84Updated 7 years ago
- 研究生数学建模比赛－航班登机口分配☆17Updated 6 years ago
- 2019天池大数据竞赛杭州市地铁流量流入流出预测 成绩27/2319 比赛地址https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231708/introduction?spm=5176.12281957.1004.6.38b0…☆44Updated 6 years ago
- 现有聚类算法面向高维稀疏数据多未考虑类簇可重叠和离群点的存在，导致聚类效果不理想。针对此，提出一种可重叠子空间K-Means聚类算法(An Overlapping Subspace K-Means Clustering Algorithm, OS-K-Means)。给出类簇…☆30Updated 6 years ago
- 基于Keras的LSTM多变量时间序列预测☆185Updated 7 years ago
- 城市交通流量时空预测---山东省数据应用（青岛）创新创业大赛。http://sdac.qingdao.gov.cn/common/cmptIndex.html☆37Updated 5 years ago
- 交通时空大数据分析与挖掘☆15Updated 3 years ago
- 通过遗传算法求解物流配送路径问题☆181Updated 8 years ago
- 用 jupyter notebook做的一些机器学习项目☆86Updated 6 years ago
- ☆37Updated 7 years ago
- 集成学习Stacking方法详解☆79Updated 6 years ago
- 这是中国研究生数学建模大赛的C题，用于解决航班恢复的问题。程序首先建立了飞机，航班，客户，机场四个类用于模拟航班调度环境。之后应用遗传算法寻找最优的航班调度方案☆33Updated 7 years ago
- 利用时间序列预测汽车销量☆44Updated 7 years ago
- 利用Python实现三层BP神经网络☆84Updated 7 years ago
- 交通流量多模型预测☆53Updated 5 years ago