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
  ☆56Updated 5 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)
  ☆83Updated 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
  ☆44Updated 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
  ☆186Updated 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
  ☆85Updated 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
  ☆244Updated 6 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
  ☆49Updated 6 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…
  ☆152Updated 4 years ago
• jeurtr / TimeSeries_Predict
  客流量时间序列预测模型
  ☆129Updated 3 years ago
• tjaume / BPNeuralNetworks
  利用Python实现三层BP神经网络
  ☆83Updated 7 years ago
• NBHHWCA / Graduation-Design
  （纯个人向）本科毕业设计 主要是对项目进行记录和代码存储 《基于深度学习的多任务空气质量预测模型设计与实现》
  ☆32Updated last year
• Perry961002 / Forecast-Loan-Default
  机器学习实践：贷款违约预测
  ☆39Updated 6 years ago
• lujiaxuan0520 / Prediction-and-Scheduling-of-Shared-Bike
  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。
  ☆110Updated 6 years ago
• MichaelLee826 / iris_classification_BPNeuralNetwork
  Python 基于BP神经网络实现鸢尾花的分类
  ☆365Updated 5 years ago
• JoyceCoder / Data-Mining-Python
  《python数据分析与挖掘实战》项目实践及拓展
  ☆231Updated 6 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
  ☆81Updated 3 years ago
• Day-yong / Machine_Learning
  机器学习算法经典案例
  ☆111Updated 4 years ago
• ShaoQiBNU / stacking
  集成学习Stacking方法详解
  ☆77Updated 6 years ago
• SimonWang00 / salesPredict
  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。
  ☆109Updated 6 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 6 years ago
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  时间序列ARIMA模型的销量预测
  ☆65Updated 7 years ago
• bainingchao / PyDataPreprocessing
  《Python数据预处理技术与实践》源码下载
  ☆210Updated 6 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
  ☆158Updated 9 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
  ☆37Updated 8 years ago
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  python数据分析与数据挖掘实例
  ☆63Updated 2 years ago
• wojiushimogui / SVM
  支持向量机的python实现
  ☆48Updated 10 years ago
• NJNUwhb / risk-assessment-of-credit-of-bank-customers-
  基于风控模型的银行客户信用风险评估
  ☆17Updated 3 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)
  ☆65Updated 5 years ago
• wu8320175 / Data_mining_homework
  数据挖掘作业数据以及代码(电动车价格预测)
  ☆69Updated 5 years ago
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  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
  ☆125Updated 2 years ago