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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。☆106Updated 6 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☆73Updated 5 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
- 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☆82Updated 5 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☆36Updated 4 years ago
- 机器学习集成模型之Stacking各类模型及工具源码☆118Updated 5 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☆44Updated 5 years ago
- 时间序列ARIMA模型的销量预测☆64Updated 7 years ago
- 基于遗传算法的特征选择☆128Updated 5 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☆46Updated 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☆58Updated 8 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☆243Updated 6 years ago
- 统计分析课程实验作业/包含《统计分析方法》中因子分析，主成分分析，Kmeans聚类等典型算法的手写实现☆77Updated 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。☆58Updated 5 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…☆83Updated 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
- 集成学习Stacking方法详解☆76Updated 6 years ago
- 基于pytorch框架，针对文本分类的机器学习项目，集成多种算法(xgboost, lstm, bert, mezha等等)，提供基础数据集，开箱即用，方便自己二次拓展，持续更新☆33Updated 2 years ago
- 包括决策树和随机森林进行离职人员预测，Xgboost和lightGBM的应用☆287Updated 5 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
- 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。☆104Updated 6 years ago
- 配电网负荷预测，BP神经网络，Cart决策树，GDBT，CatBoost☆16Updated 5 years ago
- 客流量时间序列预测模型☆128Updated 3 years ago
- 利用时间序列预测汽车销量☆43Updated 6 years ago
- 包括数据清洗转换，使用包括机器学习和深度学习模型的训练，包括LSTM，GRU，Attention，Transformer，BERT，Satcking技术，传统的RF，XGBoost，GBDT，AdaBoost，SVM，NB模型等☆11Updated 5 years ago
- 基于Keras的LSTM多变量时间序列预测☆182Updated 7 years ago
- 机器学习算法超参数的优化方法——基于hyperopt和bayes_opt☆14Updated 7 years ago
- 分析银行营销活动数据以预测客户有多大可能购买存款产品☆13Updated 5 years ago
- 利用Python实现三层BP神经网络☆82Updated 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