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Time-series-classification-and-clustering-with-Reservoir-Computing

基于储层计算的时间序列分析框架

这个开源项目利用储层计算技术,实现了时间序列数据的分类、聚类和预测功能。它支持处理单变量和多变量时间序列,并提供了易用的Python库。项目包含多个功能模块、丰富的数据集和高级示例。其特有的储层模型空间表示方法在处理复杂时间序列任务时表现出色。

hierarchicalforecast - Python层级预测库 整合统计与计量经济学方法
GithubPython库层次化预测开源项目数据一致性时间序列预测预测方法
HierarchicalForecast是一个Python库,提供多种层级预测协调方法,如BottomUp、TopDown等,并支持概率一致性预测。该框架集成公开数据集、评估指标和统计基线,旨在为行业和学术界提供可靠的层级预测基准,促进时间序列领域的统计建模和机器学习融合。它为开发新的层级预测算法提供了有力工具,有助于推动相关研究和应用的发展。
pyaf - Python开源库实现自动化时间序列预测
GithubPyAFPython开源项目时间序列预测机器学习自动化
PyAF是一个开源的Python自动预测库,基于NumPy、SciPy等流行数据科学模块构建。该库利用机器学习方法自动预测时间序列未来值,功能comparable于一些商业预测产品。它支持信号分解、外生数据和层次预测,提供简洁API和可定制建模过程。PyAF适用于Python 3.x,采用BSD 3-Clause许可证。PyAF可用于销售预测、股票走势分析、能源需求预测等多种时间序列预测任务。
hdbscan - 灵活高效的层次密度聚类算法
GithubHDBSCAN密度聚类开源项目数据分析机器学习聚类算法
HDBSCAN是一种高性能的层次密度聚类算法,能够处理不同密度的聚类并对参数选择更加稳健。该算法主要参数直观易选,无需复杂调优,适合探索性数据分析。HDBSCAN具有快速可靠的特点,能返回有意义的聚类结果。此外,它还支持异常检测和分支检测,并提供可视化工具辅助理解聚类结果。该开源项目在GitHub上提供详细文档和示例,支持Python 2和3版本。
U-Time - 深度学习模型实现高频睡眠自动分期
GithubU-SleepU-Time开源项目时间序列分割深度学习睡眠分期
U-Sleep是基于U-Time时间序列分割模型开发的深度学习系统,专门用于高频睡眠自动分期。它能适应多种临床人群和多导睡眠记录协议,提供准确稳健的分期结果。该项目包含模型的完整实现,支持训练和评估,并提供命令行接口便于操作使用。
awesome-python-data-science - Python数据科学资源集合,详解机器学习与深度学习工具
GithubPython工具库开源项目数据科学机器学习深度学习
该项目收集了全面的Python数据科学资源,包括机器学习、深度学习、自动化机器学习、自然语言处理、计算机视觉、时间序列分析和强化学习等领域的开源库。从通用型机器学习算法到深度学习框架(如PyTorch和TensorFlow),再到特征工程和数据可视化,用户可以找到适用于各种数据分析和建模需求的工具。项目旨在帮助数据科学家和工程师高效选择工具,以提高开发和分析效率。
temporian - 高效可靠的时间数据预处理库
GithubPython库Temporian开源项目数据预处理时间数据处理特征工程
Temporian是一个专注于时间序列分析和数据预处理的Python库。它支持多种时间数据类型,包括多变量时间序列、事件日志和跨源事件流。经过优化,Temporian在处理时间数据时的效率可达常规库的1000倍。此外,它还提供了防止数据泄露的功能,并能与现有机器学习生态系统无缝集成,为时间数据处理提供了高效可靠的解决方案。
AutoTS - 自动化时间序列预测工具
AutoTSGithubPython包开源项目数据分析时间序列预测自动机器学习
AutoTS是一个Python时间序列预测工具,专注于快速部署高精度预测模型。该工具在2023年M6预测竞赛中表现出色,支持多种预测模型和数据转换方法。AutoTS能够处理多变量输出和概率预测,通过自动机器学习寻找最佳模型组合。它适用于大规模数据集,提供横向和马赛克风格的集成方法,以及丰富的指标、交叉验证和数据处理功能。
surpriver - 利用机器学习与异常检测技术提前发现高波动股票
GithubSurpriver开源项目数据字典机器学习股票分析股票异常检测
Surpriver结合机器学习与异常检测技术,分析股票价格与交易量的变化,帮助交易者预测股市异动。该工具支持Docker,提供实时与历史数据分析,同时兼容股票和加密货币。
TimeMixer - 多尺度混合技术推动时间序列预测新突破
GithubICLRMLP架构TimeMixer多尺度混合开源项目时间序列预测
TimeMixer是一种基于MLP架构的时间序列预测模型,通过多尺度混合技术实现长短期预测的性能突破。该模型利用Past-Decomposable-Mixing和Future-Multipredictor-Mixing模块处理多尺度时间序列,在多个基准数据集上展现出优异性能。TimeMixer不仅预测精度高,还具备良好的运行效率,适用于多种要求高效预测的应用场景。
nupic-legacy - 实现分层时间记忆算法的开源智能计算平台
GithubHTM算法NuPIC开源项目异常检测数据流预测机器智能平台
NuPIC是实现分层时间记忆(HTM)学习算法的开源机器智能平台,专注于时间序列数据的异常检测和预测。目前该项目处于维护模式,仅进行小版本更新和关键bug修复。NuPIC支持Linux、MacOS和Windows系统,可通过pip安装。该平台为研究人员和开发者提供探索类脑计算模型的工具,推动人工智能领域的发展。
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