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Improve marketing campaign of a Portuguese bank by analyzing their past marketing campaign data and recommending which customer to target
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Use deep neural network to predict basketball game
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Boltzmann Machines in TensorFlow with examples
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Categorical Embedding done for the house prices tabular data.
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Python implementation of Colley Ranking system
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Python implementations of contextual bandits algorithms
FBP
FBP项目全称FootBallPrediction，历经9个月完成的足球比赛预测项目。项目结合大数据+机器学习，不断摸索开发了一个程序。程序根据各大博彩公司赔率多维度预测足球比赛结果（包含胜和不胜）。机器学习用的是自己建立的“三木板模型”算法，已在国家期刊发表论文并被万方数据库收录，详见_ML_文件。目前准确率可达80%。该项目在自己创建的微信群里已经吸引了很多人，附件为群讨论截图，并且每天均有部分人根据预测结果参考投注竞彩，参考的人都获得了相应的收益。 现在想通过认识更多的有识之士，一起探索如何将项目做大做强，找到合伙人，实现共赢。希望感兴趣的同仁联系本人，微信号acredjb。公众号AI金胆（或AI-FBP），每天都有程序预测的足球比赛。程序优势请看Advantages和README文件。程序3.0版本：（第三轮目前13中12） 8月10日：13让负（正确） 8月11日：27让负（正确） 8月12日：11让负（正确） 8月13日：6胜（不正确） 8月14日：25让负（正确） 8月15日：无预测 8月16日：1胜（正确） 8月17日：6让负（正确） 8月18日：16胜（正确） 8月19日：34让负（正确） ... 1.0版本（第一轮为11中9） 2.0版本（第二轮13中11）.
how-to-train-your-neural-net
Deep learning using PyTorch.
hypersearch
Hyperparameter optimization for PyTorch.
IOHMM
Input Output Hidden Markov Model (IOHMM) in Python
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Deep Learning for humans
mean-teacher
A state-of-the-art semi-supervised method for image recognition
mit-deep-learning-book-pdf
MIT Deep Learning Book in PDF format (complete and parts) by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio and Aaron Courville
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Models and examples built with TensorFlow
pytorch-examples
Simple examples to introduce PyTorch
ray
A fast and simple framework for building and running distributed applications. Ray is packaged with RLlib, a scalable reinforcement learning library, and Tune, a scalable hyperparameter tuning library.
resume-latex-template
A minimalistic resume template in LaTeX.
RTFAP2
Real-Time Fraud Analysis and Prevention Using Kafka, Spark and Cassandra with a nodejs ReST Server
scikit-plot
An intuitive library to add plotting functionality to scikit-learn objects.
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A scikit-learn compatible neural network library that wraps PyTorch
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PageRank Applied to Sports Teams
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Code that accompanies the paper Semi-supervised Deep Kernel Learning: Regression with Unlabeled Data by Minimizing Predictive Variance
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Semi-Supervised Regression
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A primer on Hidden Markov Models using Stan. A Case Study submitted as a candidate for a contributed talk in StanCon 2018. Under review.
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