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2023-04-07 03:35:16 186KB Python开发-机器学习
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An implementation of Deep Recursive Residual Network for Super Resolution (DRRN), CVPR 2017
2023-04-06 20:04:46 683.51MB Python开发-机器学习
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光伏发电量预测机器学习数据集
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matlab程序,PCA的Iris实现,用于特征提取十分有效。主成分分析是实现降维(Dimension Reduction)的重要方式
2023-04-06 15:45:47 605B 人工智能/机器学习
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kaggle竞赛Predict Student Performance from Game Play 自己写的项目代码,带注释+讲解 数据集:https://www.kaggle.com/competitions/predict-student-performance-from-game-play/data score为0.678,300/600的rank 竞赛目标: You'll develop a model trained on one of the largest open datasets of game logs. 文件包括: train.csv - the training set test.csv - the test set sample_submission.csv - a sample submission file in the correct format train_labels.csv - correct value for all 18 questions for each session in the training set
2023-04-06 09:56:16 148KB kaggle
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利用python sklearn进行机器学习
2023-04-06 08:41:19 6.07MB 机器学习 python 监督学习 代码
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Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow 机器学习手册 高清电子版 非扫描版
2023-04-06 08:25:36 41.97MB 机器学习
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任务:使用机器学习相关知识完成购房贷款违约预测,给定特征字段,输出是否会发生逾期的预测。 1.2 实验要求 1.2 题目背景 随着世界经济的蓬勃发展和中国改革开放的逐渐深入,无论是企业的发展还是从人们消费观念的转变,贷款已经成为企业和个人解决经济问题的一种重要方式。随着银行各种贷款业务的推出和人们日益膨胀的需求,不良贷款也就是贷款违约的概率也随之激增。为了避免贷款违约,银行等金融机构在发放贷款时会对借款人的信用风险进行评估或打分,预测贷款违约的概率并根据结果做出是否发放贷款的判断。如何在发放贷款前有效的评价和识别借款人潜在的违约风险,是金融机构信用风险管理的基础和重要环节,用一套科学的模型和系统来判定贷款违约的风险性可以将风险最小化和利润最大化。 1.2 数据集 数据集在../dataset 目录下,train.csv 为训练集数据,包含 120000 条数据,每条数据除去 id 和结果共有 50 个特征。test.csv 为预测集数据,包含 30000 条数据等待预测。 1.2 任务描述 本任务研究如何借助非平衡数据分类的思想对银行等金融机构的购房贷款数据进行分析,并基于随机森
2023-04-06 02:22:48 8.04MB 机器学习 随机森林
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通过有趣的沙鼠走迷宫游戏,让大家掌握Q-学习算法的实质理论,并且帮助学院去动手写一个让机器思考的程序,理解机器学习
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数据挖掘与机器学习技术简介 Python数据预处理实战 常见分类算法介绍 对鸢尾花进行分类案例实战 分类算法的选择思路与技巧
2023-04-05 20:14:45 1.56MB 云计算
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