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利用回归模型实现房价预测
☆45Updated 6 years ago
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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
- 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
- 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☆76Updated 4 years ago
- 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
- 数据预处理过程(属性选择, 异常值处理, 归一化, 标准化等)☆63Updated 4 years ago
- 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。☆144Updated 10 months ago
- 基于粒子群算法的神经网络优化股票价格预测☆33Updated 5 years ago
- 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
- 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
- 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☆169Updated 5 years ago
- 利用Python实现三层BP神经网络☆82Updated 7 years ago
- 机器学习大作业支撑代码:SVM、随机森林、深度学习☆12Updated 4 years ago
- 智慧物流算法大赛简介: 根据包括货值、路程和油价等字段的数据集,对每趟货物运送的运价进行回归预测。 本项目为我的参赛代码,分为四个主要的部分:1.数据预处理;2.特征工程;3.建模调参训练;4.数据可视化。 最终获得了大赛的二等奖。☆37Updated 6 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☆45Updated 6 years ago
- 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 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
- 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 3 years ago
- 支持向量机,Support Vector Machine(SVM),多类分类☆31Updated 8 years ago
- 机器学习算法超参数的优化方法——基于hyperopt和bayes_opt☆14Updated 6 years ago
- 常见的数据预处理,包括数据加载、缺失值&异常值处理、描述性变量转换为数值型、训练测试集划分、数据规范化☆41Updated last year
- 使用bp神经网络预测股票价格。BP neural network is used to predict the stock price.☆37Updated 5 years ago
- Python 建立的BP神经网络处理预测相关公交线路数据☆37Updated 7 years ago
- 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。☆19Updated last year
- 关联规则和决策树组合算法在学生成绩分析中的研究——本科毕设。首先,本文基于爬取到的学生课程成绩设计以学生成绩为主题的数据仓库,为后续的成绩分析提高可靠的数据支持。其次,利用关联规则算法挖掘分析课程间的关联性,并生 成用于构造决策树的新属性。最后,通过信息增益率的思想将生成的…☆54Updated 3 years ago
- 一个数据分析项目,利用 Pandas 库进行数据预处理,缺少值填充,利用sklearn 模块建模并对多种农产品价格进行预测☆25Updated 3 years ago
- 整理记录本人担任课程助教设计的四个机器学习实验,主要涉及简单的线性回归、朴素贝叶斯分类器、支持向量机、CNN做文本分类。内附实验指导书、讲解PPT、参考代码,欢迎各位码友讨论交流。☆115Updated 7 years ago
- 洛杉矶房价预测☆19Updated 4 years ago
- 本程序实现决策树的建立与可视化,以及决策树的预剪枝与后剪枝,数据集为西瓜书4.2、4.3节中的西瓜数据集☆36Updated 5 years ago
- 🤖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
- 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