Alternatives and similar repositories for BPNN_Python:

Users that are interested in BPNN_Python are comparing it to the libraries listed below

• xinchenstephen / stock_prediction
  基于粒子群算法的神经网络优化股票价格预测
  ☆33Updated 4 years ago
• wikke / TimeSeriesPrediction
  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
  ☆55Updated 7 years ago
• tjaume / BPNeuralNetworks
  利用Python实现三层BP神经网络
  ☆80Updated 6 years ago
• dukuanbing / bpnn-stock-price-prediction
  使用bp神经网络预测股票价格。BP neural network is used to predict the stock price.
  ☆35Updated 4 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
  ☆41Updated 5 years ago
• coder23263 / Machine_learning_prediction_system
  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
  ☆72Updated 4 years ago
• Lupino / bpnn
  bp 神经网络算法
  ☆120Updated last year
• Daipuwei / BPNN
  这是利用Tensorflow实现的简单BP神经网络模型
  ☆36Updated 6 years ago
• huang027 / ARIMA
  时间序列ARIMA模型的销量预测
  ☆61Updated 6 years ago
• yezhichen2 / cnn_lstm
  基于Keras的LSTM多变量时间序列预测
  ☆23Updated 7 years ago
• Shybert-AI / Prediction-of-stock-price-based-on-BP-neural-network
  基于BP神经网络的股票价格预测
  ☆21Updated 2 weeks ago
• yuchengle / Arima
  利用时间序列预测汽车销量
  ☆37Updated 6 years ago
• Leo1998-Lu / Machine-learning-on-iris
  基于iris数据集进行四种机器学习算法（决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机SVM）的训练，使用交叉检验（Cross-validation）对比了各算法的预测准确率。
  ☆21Updated 4 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 5 years ago
• Zhk0314 / GA-BP
  基于遗传算法的BP神经网络
  ☆15Updated 3 years ago
• lyk19940625 / HousingInformationAnalysis
  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
• nanguoyu / StudentGradeRegression
  [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
  ☆44Updated 6 years ago
• benjamingli / Electric-Load-Forecasting
  基于LSTM的电力负荷预测
  ☆142Updated 6 years ago
• 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)
  ☆81Updated 4 years ago
• yx868868 / GA-optimized-neural-network
  python 用GA算法优化BP神经网络
  ☆150Updated 3 years ago
• 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
  ☆54Updated 4 years ago
• mryuan0428 / House-price-prediction
  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
  ☆228Updated 6 years ago
• oubahe / GSA-PSO-SVR
  一种有效的电力负荷预测方法
  ☆60Updated 5 years ago
• bingdiaoxiaomao / hyper-parameters-optimization
  机器学习算法超参数的优化方法——基于hyperopt和bayes_opt
  ☆14Updated 6 years ago
• shiluqiang / PSO_python
  PSO algorithm for multi-parameters optimizaiton
  ☆66Updated 6 years ago
• Wddzht / DataPreprocessing
  数据预处理过程(属性选择, 异常值处理, 归一化, 标准化等)
  ☆60Updated 4 years ago
• kunkun1230 / Data-analysis
  用 jupyter notebook做的一些机器学习项目
  ☆79Updated 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
  ☆52Updated 7 years ago
• qpp117 / DeepLearning_BaseOnTensorFlow
  基于TensorFlow的深度学习、深度增强学习代码：NN(传统神经网络)、CNN(卷积神经网络)、RNN(递归神经网络)、LSTM(长短期记忆网络)、GAN(生成对抗网络)、DRL(深度增强学习)
  ☆50Updated 7 years ago
• JiongXing / sklearn-DecisionTree
  决策树、随机森林
  ☆47Updated 6 years ago