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catch22

精选时间序列特征提取库

catch22是一个包含22个时间序列特征的开源库,由C语言编写,支持Python、R、Matlab和Julia等多种编程语言。这些特征是从7000多个候选中精选而来,在93个实际时间序列分类问题中表现优异。catch22提供了跨平台的安装方法和使用接口,包括各语言的原生版本和C编译版本。该工具主要用于高效提取时间序列的动态特征,适用于多种研究和应用场景。

tsod - 开源时间序列异常检测Python库
GithubPython库tsod传感器数据开源软件开源项目时间序列异常检测
tsod是一个开源的时间序列异常检测Python库,专注于水领域应用。它提供简洁统一的API,集成多种算法从基础规则到高级神经网络,能高效识别传感器数据中的异常和缺失。该工具部署便捷,适用于实时决策和数值模拟的数据预处理。tsod面向DHI用户和水领域,提供可靠的异常检测方案,并鼓励社区参与开发。
pydlm - 基于Python的贝叶斯时间序列建模库
GithubPyDLMPython库开源项目数据分析时间序列建模贝叶斯动态线性模型
pydlm是一个Python时间序列建模库,基于贝叶斯动态线性模型。它提供了快速的模型拟合和推断,包含趋势、季节性和动态回归等灵活组件。支持前向过滤、后向平滑和长期预测,并具有简洁的API。pydlm适用于构建复杂时间序列模型,进行数据分析和预测。
causallib - 通过观察性数据的因果推断分析
GithubPython包causallib因果推断开源项目机器学习模型评估
Causallib是一个Python包,提供统一的因果推断方法,灵感来自scikit-learn API,支持复杂机器学习模型的集成。用户可以进行有适应性的模块化因果建模,提供更准确的效果估计。该包还包括评估工具,用于诊断模型表现差异,适用于各种治疗策略和潜在结果预测。研究人员可以使用causallib从现实世界的观察性数据中推断干预措施的因果影响,适用于医疗和社会科学等领域。更多信息请访问causallib文档。
okama - Python投资组合分析与优化库 结合CFA建议和免费金融数据
GithubPython库okama开源项目投资组合分析资产优化金融数据
okama是一个开源的Python投资组合分析和优化库。它遵循CFA建议,提供Markowitz平均方差分析、多期有效前沿优化和蒙特卡洛模拟等功能。该库集成了免费的金融数据API,包括股票、ETF和商品的历史数据,以及通胀率等宏观经济指标。okama还提供多种风险指标和财务比率,适用于投资分析和资产管理。
Codestral-22B-v0.1-GGUF - 针对80多种编程语言优化的开源代码助手模型
Codestral-22BGithubHuggingface人工智能代码生成开源项目机器学习模型量化模型
Codestral-22B-v0.1-GGUF是一个支持80多种编程语言的开源代码助手模型。它能够回答代码问题、生成代码,并提供Fill in the Middle功能。该模型已被量化为多个版本,以适应不同的硬件配置,让开发者能够在本地设备上高效运行这一代码辅助工具。模型支持Python、Java、C++等主流编程语言,可用于代码文档编写、解释和重构等任务。
awesome-machine-learning - 机器学习框架与资源汇总 多语言开源项目集锦
Github开源项目数据分析机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉
Awesome Machine Learning项目汇集了按编程语言分类的机器学习开源资源。涵盖计算机视觉、自然语言处理、深度学习等领域的框架、库和工具,涉及Python、Java、C++等多种语言。此外还收录相关书籍、课程和博客,为机器学习从业者提供全面参考。项目保持活跃更新,欢迎社区贡献优质资源。
PlotJuggler - 开源时间序列数据可视化与分析工具
GithubPlotJuggler开源工具开源项目数据分析数据可视化时间序列
PlotJuggler是一个开源的时间序列数据可视化与分析工具。该工具支持文件数据加载和实时数据流,能够处理大规模时间序列和数据点。PlotJuggler提供拖放式界面、OpenGL渲染、数据转换功能和插件扩展机制。它兼容多种数据源和格式,如CSV、ULog、JSON等,并可与ROS系统集成。通过内置的Transform Editor和Custom Function Editor,用户能方便地进行数据分析和处理。
DataFrame - 高效C++数据分析库,支持多种统计和多线程功能
C++DataFrameGithub多线程开源项目数据分析算法
DataFrame是一个高效的C++数据分析库,提供类似于Python的Pandas和R的DataFrame功能。它支持数据切片、连接、分组操作,并具备统计、金融及机器学习算法。该库特别适合处理大数据集,拥有优异的性能和多线程支持。通过多种内置算法和可添加的自定义算法,用户可以灵活分析和处理数据。DataFrame还与Polars等工具进行了性能对比,展现了其在大数据处理上的显著优势。
prophet - 开源时间序列预测库Prophet
FacebookGithubProphet开源软件开源项目时间序列预测机器学习
Prophet是Facebook开发的开源时间序列预测库。基于加法模型,它能处理非线性趋势、多重季节性和节假日效应。适用于具有强季节性且拥有较长历史数据的时间序列,对缺失数据和趋势变化有较强适应性。Prophet支持Python和R语言,API简洁易用,可快速生成高质量预测。
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