catch22

精选时间序列特征提取库

catch22 时间序列特征数据挖掘机器学习特征提取 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

audioFlux - 多维音频与音乐分析特征提取库，支持深度学习

GithubMIRaudioFlux开源项目深度学习特征提取音频分析

audioFlux是一个开源工具库，专注于音频和音乐的分析及特征提取。支持多种时间频率变换方法和多种特征组合，适用于分类、分离、音乐信息检索（MIR）和自动语音识别（ASR）等任务。该库跨平台且核心由高性能C语言实现，支持FFT硬件加速，适合大规模数据处理。最新版本引入了多种音高算法及音高移位和时间伸缩算法。

causal-learn - 强大的Python因果发现工具包

GithubPython包causal-learn因果发现开源项目数据分析机器学习

causal-learn是一个开源的Python因果发现库，实现了多种经典和前沿的因果发现算法。它提供了基于约束、基于评分、基于函数因果模型等方法，以及独立性测试、评分函数等实用工具。该库文档完善，示例丰富，适用于研究人员和数据科学家进行因果关系分析和算法开发。causal-learn是Tetrad项目的Python版本和扩展，由CMU-CLeaR小组积极开发和维护，并提供了丰富的基准数据集供社区使用。

ccxt - 跨语言加密货币交易集成库

API库CCXTGithub交易所集成加密货币交易开源项目数字货币

CCXT是一个跨语言加密货币交易库,提供统一API接口连接全球110多家交易所。支持市场数据获取、交易执行和算法交易,适用于开发者、交易员和数据分析师。特点包括公私API支持、数据标准化和多语言兼容,可轻松集成到各类交易系统中。该库支持JavaScript、Python、PHP和C#等多种编程语言,可用于存储分析行情数据、开发交易算法、回测策略和构建交易机器人。CCXT简化了与不同交易所API的集成,为加密货币交易应用开发提供了强大而灵活的基础。

timesfm - 谷歌研究院开发的时间序列预测基础模型

GithubTimesFM基础模型开源项目时间序列预测深度学习

TimesFM是谷歌研究院开发的时间序列预测基础模型，支持多种时间频率的单变量预测。模型可处理最长512个时间点的上下文和任意长度的预测范围，提供简单的API接口支持数组和pandas输入。通过外部回归器库，TimesFM能处理静态和动态协变量。此外，该模型支持微调功能，允许用户在自有数据上优化性能。

Orion - 开源无监督时间序列异常检测库

AI实验室GithubOrion开源项目无监督学习时间序列异常检测机器学习库

Orion是MIT数据到AI实验室开发的开源库，专注于无监督时间序列异常检测。该项目提供多个验证过的机器学习管道，能够识别时间序列数据中的异常模式。Orion集成了自动机器学习工具，支持AER、TadGAN等算法，并提供完善的文档、教程和基准测试。兼容Python 3.8-3.11版本，可通过pip轻松安装。适用于需要进行时间序列分析的研究人员和开发者。

cvxportfolio - 开源投资组合优化与回测Python库

CvxportfolioGithubPython库回测开源软件开源项目投资组合优化

Cvxportfolio是一个基于Python的开源投资组合优化和回测库。它实现了多种优化模型,提供API接口和示例代码。支持自定义预测、并行回测和风险管理,可用于构建复杂交易策略。该库依赖Cvxpy和Pandas,适用于金融研究和实际投资。其面向对象设计便于扩展,能够高效评估不同投资策略的表现。

QuantResearch - 定量分析、策略和回测

GithubQuantResearch开源项目投资组合优化时间序列预测机器学习深度强化学习

该项目提供丰富的量化研究资源，涵盖策略回测、机器学习和深度强化学习应用，以及实盘交易演示。资源内容包括投资组合优化、风险值评估、线性回归（经典、贝叶斯、MCMC、卡尔曼滤波、Tensorflow）、均值回归、协整对冲交易、隐马尔科夫链、RNN股票预测、主成分分析、ARIMA和GARCH模型、Fama-French三因子模型等。此外，项目还提供在线资源和教程，帮助用户深入理解和应用量化研究技术。

Awesome-TimeSeries-SpatioTemporal-LM-LLM - 大型语言模型在时序和时空数据分析中的应用资源

Github基础模型大型语言模型开源项目时空数据时间序列预训练模型

该项目汇集了用于时间序列、时空数据和事件数据分析的大型语言模型及基础模型资源。内容全面涵盖了最新研究进展，包括论文、代码和数据集。涉及领域包括通用时间序列分析、交通、金融、医疗等多个应用方向，以及事件分析、时空图和视频数据等相关主题。项目为研究人员和实践者提供了一个综合性资源库，并持续更新最新成果。

causality-lab - 开源因果发现和推理算法库

Github因果发现图结构学习开源项目神经网络算法统计测试

Causality Lab是一个开源的因果发现和推理算法库，包含多种先进算法如PC、RAI、FCI和ICD等。该项目提供了模拟数据生成、图形模型处理和性能评估工具，支持开发和测试新的因果结构学习算法。最新的CLEANN算法还可为预训练Transformer模型的输出生成因果解释，为因果推理研究提供了全面支持。

kaggle_pipeline_tps_aug_22 - 开源Python框架简化Kaggle表格数据竞赛流程

GithubKaggle开源项目数据处理机器学习模型训练特征工程

这是一个面向Kaggle表格数据竞赛的开源Python框架。它集成了数据处理、可视化、特征工程、模型训练等功能的API。虽然最初为Kaggle TPS August 2022设计，但经简单调整可适用于其他表格数据竞赛。该框架涵盖了从数据预处理到提交预测结果的完整机器学习流程，为Kaggle参赛者提供了实用的工具支持。

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