基于C++/Python的开源量化交易研究框架
* 机器学习pipeline的数据集: > 文章地址https://blog.csdn.net/weixin_43899514/article/details/110671882 **实现了常用的机器学习算法**: 1. 分类方法:朴素贝叶斯、K近邻、逻辑回归、决策树、支持向量机 2. 回归问题:线性回归、岭回归
another repository
实践编写一些基础的机器学习算法,如KNN,决策树,逻辑回归,SVM,adaboost等
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
最近一年贡献:1 次
最长连续贡献:1 日
最近连续贡献:1 日
贡献度的统计数据包括代码提交、创建任务 / Pull Request、合并 Pull Request,其中代码提交的次数需本地配置的 git 邮箱是 Gitee 帐号已确认绑定的才会被统计。