机器学习项目实战入门，具有清晰地结构目录，包含数据探索、特征工程、模型训练 验证 评测、特征优化等部分，部分代码含有十分详解的解释。
阿里云天池大赛工业蒸汽量预测赛题代码详解
- 数据探索
- 特征工程
- 模型训练
- 模型验证
- 赛题模型验证
- 特征优化
- 模型融合
- 工业蒸汽预测赛题完整代码
阿里云天池大赛天猫重复购买预测代码详解
- 数据探索
- 特征工程
- 模型训练、验证和评测
- 特征优化和特征选择
SEED智慧交通赛题
- GRU模型
- lightgbm模型
- LSTM模型
SEED新能源赛题
- baseline
M5 Forecasting - Accuarcy
- 数据处理
- 特征工程
- LightGBM模型训练
- 模型解释
- 特征使用
电影评论的情感分析
- nlp入门项目-文本分类
贝叶斯危化品仓储风险分析
- 基于贝叶斯网络的危化品仓储风险预警分析
去噪扩散概率模型（DDPM）
- PyTorch 中从头开始编写训练去噪扩散概率模型所需的所有基本组件。
- 原文地址：https://learnopencv.com/denoising-diffusion-probabilistic-models/
BikeSharingDemand
- 共享单车需求预测
各赛题数据集：
链接：https://pan.baidu.com/s/1u8cl99haGKLu5vg3ktQpaQ 提取码：45oz
补充说明：数据集链接如果失效了，可提Issues或主页邮箱联系我。