使用集成学习模型xgboost、lightGBM、Catboost以及深度学习模型LSTM预测目标变量（因子），通过丰富的EDA、数据预处理、特征工程、特征选择、参数调优、模型对比分析、可视化分析（箱图、密度图、pair plot、）等步骤来进行整体的合理评估和分析。

Myers-Briggs-个性预测 Myers-Briggs类型指标（MBTI）是一种关于人类经历的心理学分类，它由Katharine Cook Briggs和她的女儿Isabel Briggs Myers构造，具有四种主要的心理功能，即感觉，直觉，感觉和思维。

MMF时尚 介绍 MMFashion是一个基于开源视觉时尚分析工具箱。 这是由香港开发的项目的一部分。 更新 [2019-11-01] MMFashion v0.1已发布。 [2020-02-14] MMFashion v0.2发布，添加了“消费者到商店”检索模块。 [2020-04-27] MMFashion v0.3发布，添加了时尚分割和解析模块。 [2020-05-04] MMFashion v0.4发布，添加了时尚兼容性和推荐模块。 [2020-12-08] MMFashion v0.5发布，添加了虚拟试穿模块。 产品特点 灵活：模块化设计，易于扩展 友好：外行用户的现成模型

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Tensorflow 2 DA-RNN 的Tensorflow 2（Keras）实现， 论文： : 安装 pip install da-rnn 用法 from da_rnn import ( DARNN ) model = DARNN ( 10 , 64 , 64 ) y_hat = model ( inputs ) Python Docstring符号 在此项目的方法的文档字符串中，我们具有以下表示法约定： variable_{subscript}__{superscript} 例如： y_T__i表示 ，在时间T第i个预测值。 alpha_t__k表示 ，注意权重在时间t测量第k个输入特征（驾驶序列）的重要性。 DARNN（T，m，p，y_dim = 1） 以下（超级）参数的命名与本文一致，但本文未提及的y_dim除外。 T int窗口的长度（时间步长） m in

Loan_prediction:在DataHack上做预实验-AnalyticsVidhya

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对复杂、病态、非线性动态系统进行故障预报的重点和难点是建立系统故障状况的数学模型,通常难以建立精确的数学模型,相比之下构建其模糊模型是一个有效途径.本文研究了相关向量机(Relevance vector machine,RVM)与模糊推理系统(Fuzzy inference system,FIS)之间的内在联系,证明了基于RVM的FIS具有一致逼近性,并提出了一种基于RVM和梯度下降(Gradient descent,GD)算法的模糊模型辨识方法.基于所给出的模糊模型辨识方法提出了一种新的故障预报算法.仿真结果表明所建立的模糊模型不仅结构更加简单,而且能达到更高的预测精度,所提出的故障预报算法能准确地预报系统故障.

考虑了随机离散事件系统中的故障可预测性。 引入了渐近几乎确定的可预测性（或AAS可预测性）的概念，并获得了AAS可预测性的充要条件。

Static compressive strength prediction of open-hole structure based on non-linear shear behavior and micro-mechanics