机器学习模型房屋价格预测 使用Flask Web框架的机器学习模型进行房价预测

DeepMoji 使用在emojis上预先训练的深度学习模型的最先进的情感分析

摘要尽管机器学习在许多领域取得了巨大的成功,但缺乏可解释性严重限制了其在现实任务尤其是安全敏感任务中的广泛应用．为了克服这一弱点,许多学者对如何提高机器学习模型

用于机器学习随机划分数据集为train、test、val，或者train、test

深度学习模型与解释444

信用卡默认预测变量 机器学习/深度学习模型可预测默认的银行账户 项目概况 在Kaggle上找到的经过清理和分析的数据： ://www.kaggle.com/uciml/default-of-credit-card-clients-dataset 提供了有关Ames Housing数据集的详细视觉分析，以获取要素与数据结构之间的关系洞察力 通过将列合并为具有洞察力的信息，实现了工程设计的功能，例如总平方英尺和浴室总数 使用GridsearchCV优化随机森林，梯度提升回归，岭回归，套索回归和弹性网以达到最佳模型 使用的代码和资源 Python版本： 3.8软件包： pandas，numpy，sklearn，matplotlib，seaborn和keras原始Kaggle数据集： ： //www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-t

使用机器学习进行疾病诊断 医疗保健领域的机器学习模型。 乳腺癌检测-使用KNN和SVM 糖尿病发作检测-使用神经网络和网格搜索 角膜动脉疾病（心脏病）诊断-使用神经网络 自闭症谱系障碍（神经发育障碍）诊断-使用简单的神经网络 数据集从UCI机器学习存储库获得。

单变量时间序列预测开发深度学习模型_python源码+数据+超详细注释 内容： 多层感知器模型 卷积神经网络模型_CNN 递归神经网络模型_LSTM 递归神经网络模型_CNN+LSTM 递归神经网络模型_ConvLSTM2D 本文使用了5种不同的网络模型,实现了一元序列的自回归 1.MLP：多层感知机 2.CNN：卷积 3.LSTM：长短周期 4.CNN+LSTM卷积+长短周期 5.ConvLSTM2D卷积+长短周期 并且分别比较了5中模型的预测效果，CNN模型相对来时是最好的。 深度学习在一元时间序列预测中表现并不佳

机器学习模型的python与类库实现 本repo以李航博士的《统计学习方法》为路线，逐章讲解并实现其中所有的算法；从而，再加上常用的机器学习模型，例如GBDT，XGBoost，Light GBM，FM，FFM等，力争将传统的机器学习方法能够融汇互换 :party_popper: 。 统计学习方法｜感知机模型 模型理论讲解： 模型代码实现： ， 统计学习方法｜ K近邻 模型理论讲解： 模型代码实现： ， 统计学习方法｜朴素贝叶斯 模型理论讲解： 模型代码实现： ， 统计学习方法｜决策树 模型理论讲解： 模型代码实现： ， 统计学习方法｜ logistic回归 模型理论讲解： 模型代码实现： ， 机器学习｜ softmax 模型理论 模型代码实现： 统计学习方法｜最大熵模型 模型理论讲解： 模型代码实现： 统计学习方法｜支持向量机 模型理论讲解： 模型代码实现： ， 统计学习方法｜

matlab预测股票价格走势 - 基于时间序列分析的机器学习和深度学习模型股价预测