Alternatives and similar repositories for House_Price_Forecast:

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  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
  ☆55Updated 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
  ☆74Updated 4 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
  ☆45Updated 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)
  ☆82Updated 5 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)
  ☆62Updated 4 years ago
• 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
• wyn-365 / temp-predict
  实验源代码-----基于随机森林的气温预测
  ☆42Updated 4 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
  ☆164Updated 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
  ☆43Updated 5 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
  ☆232Updated 6 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
• yc-maltazard / BPNN_Python
  Python 建立的BP神经网络处理预测相关公交线路数据
  ☆36Updated 7 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.
  ☆36Updated 4 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
• ShaoQiBNU / stacking
  集成学习Stacking方法详解
  ☆74Updated 5 years ago
• jimmy0k / Xiamen-siming-house
  基于Python：网络爬虫获取房价信息、数据的预处理和可视化、搭建基于房价预测的机器学习模型、房价预测。
  ☆138Updated 8 months ago
• rogeroyer / feature_selection_GAAlgorithm
  基于遗传算法的特征选择
  ☆128Updated 5 years ago
• Luxlios / Clustering
  分别用K均值K_means和模糊C均值FCM算法对Iris鸢尾花数据集聚类以及图像聚类分割
  ☆23Updated 2 years ago
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  利用Python实现三层BP神经网络
  ☆82Updated 7 years ago
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  python数据分析与数据挖掘实例
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  机器学习算法超参数的优化方法——基于hyperopt和bayes_opt
  ☆14Updated 6 years ago
• xiaoyusmd / Bj_HousePricePredict
  北京二手房房价分析和预测
  ☆54Updated 7 years ago
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  🤖机器学习实战🤖：决策树、随机森林线性回归、逻辑回归、贝叶斯、kNN等
  ☆26Updated 5 years ago
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  决策树、随机森林
  ☆49Updated 6 years ago
• Heavyapples / Agricultural-grain-yield-prediction-based-on-BP-SVR-and-random-forest
  本项目是一个由我个人开发的python机器学习项目，基于BP、SVR、随机森林的农业粮食产量预测，对比了三种机器学习算法的预测效果。
  ☆16Updated 11 months ago
• NJNUwhb / risk-assessment-of-credit-of-bank-customers-
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  ☆15Updated 2 years ago
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  洛杉矶房价预测
  ☆19Updated 4 years ago
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  kaggle上的一个房屋价格预测比赛
  ☆36Updated 7 years ago
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  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…
  ☆143Updated 3 years ago
• YungFuu / Machine-learning-based-credit-risk-assessment-model
  基于机器学习的信用风险评估模型，主要使用了Sklearn库，通过逻辑回归，向量机等模型，根据借款人的个人身份信息评估是否应当发放贷款。
  ☆17Updated 2 years ago