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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。

Machine-Learning-Tutorials - 机器学习与深度学习教程资源
Github人工智能开源项目数据科学机器学习深度学习统计学
机器学习教程仓库包含机器学习与深度学习的主题分类教程、文章和其他资源,专为数据科学、自然语言处理和机器学习领域的初学者和专家设计。资源涵盖从入门介绍、面试资源到专家视频教程,以及涵盖线性回归、决策树等常用算法的详细讲解及实际案例展示。此外,项目还深入探讨了人工智能、图形处理学习和各种重要的机器学习概念。
dtwclust - R语言时间序列聚类工具包 支持多种算法和距离度量
DTWGithubR语言包动态时间规整开源项目时间序列聚类聚类算法
dtwclust是一个用于时间序列聚类的R语言包,实现了多种聚类算法,包括传统方法和新型的k-Shape、TADPole等。该包支持分区、层次和模糊聚类,提供DTW、GAK、软DTW等距离度量,并针对DTW进行了优化。它还包含聚类有效性指数、多变量支持和并行计算功能。dtwclust设计灵活,允许用户自定义距离度量和质心计算方法,适用于各类时间序列聚类任务。
Stock-Prediction-Models - 开源股票预测与交易模型集合
GithubStock-Prediction-Models交易代理开源项目机器学习深度学习股票预测
一个涵盖多种机器学习和深度学习模型的开源库,专用于股票预测和交易仿真。包括LSTM、GRU、CNN等模型,以及Q学习、进化策略等强化学习代理。此外,还提供特斯拉股票研究、异常值分析、蒙特卡洛仿真等数据探索功能,适用于实时预测和历史数据分析。
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。
Deep_Learning_Machine_Learning_Stock - 深度学习和机器学习在股票市场预测中的应用
Github人工智能开源项目机器学习深度学习算法股票预测
本项目深入探讨了深度学习和机器学习在股票市场预测中的应用。从数据收集到模型训练,涵盖了算法选择、过拟合处理和性能优化等关键环节。项目融合了技术分析和基本面分析,并探讨了长短期预测策略。这是一个面向研究者和开发者的综合性资源,旨在展示人工智能在金融市场分析中的潜力。
pytorch-forecasting - 前沿的时间序列预测工具包,提供灵活的高层API
GithubPyTorch ForecastingPyTorch Lightning开源项目时间序列预测深度学习神经网络
PyTorch Forecasting 是一个基于 PyTorch 的时间序列预测包,适用于实际应用和研究。它支持多种神经网络架构及自动日志记录,利用 PyTorch Lightning 实现多 GPU/CPU 的扩展训练,并内置模型解释功能。关键特性包括时间序列数据集类、基本模型类、增强的神经网络架构、多视角时间序列指标和超参数优化。安装简便,支持 pip 和 conda,文档详尽,并包含模型比较和使用案例。
python-resources-for-earth-sciences - Python在地球科学中的应用 地理空间分析和水文建模资源汇总
GithubPython库地球科学地理空间分析开源项目气象学水文学
该项目收集了地球科学领域广泛使用的开源Python库,包括水文学、气象学、地理空间分析、气候学和海洋学等方向。资源按功能分类,涵盖地理空间分析、制图、水文数据收集和建模等。项目为地球科学研究和应用提供了全面的Python工具参考,可有效提升数据分析和建模效率。
gluonts - 基于深度学习的概率时间序列建模工具包
GithubGluonTSPython开源项目时间序列预测概率模型深度学习
GluonTS是一个基于Python的时间序列建模库,专注于采用深度学习方法进行概率预测。支持多种深度学习框架,包括PyTorch和MXNet,提供易于安装和使用的特性。适用于多种应用场景,如商业分析和数据科学。由一个积极的开源社区维护和发展。
granite-timeseries-ttm-r2 - IBM开源轻量级模型TTM引领时间序列预测新方向
GithubHuggingfaceTinyTimeMixers多变量预测开源项目时间序列预测模型零样本学习预训练模型
IBM Research开源的TinyTimeMixers (TTM)模型仅需1M参数,就能在多变量时间序列预测中超越数十亿参数的基准。TTM支持零样本预测,也可用少量数据微调达到竞争性能。适用于分钟至小时级别的点预测,轻量快速,单GPU或笔记本即可运行。TTM为时间序列预测带来新方向,尤其适合资源受限环境。
liquid_time_constant_networks - Liquid Time-Constant Networks (LTC) 的代码库
BPTTGithubLiquid time-constant NetworksTensorFlowcontinuous-time modelspython3开源项目
本项目提供了Liquid time-constant Networks等连续时间模型的官方训练资源。支持使用TensorFlow和Python进行模型训练与评估,适用于手势分割、房间占用检测、交通量预测等多种数据集。通过详细的步骤和参数设置指导,科研人员和开发者可以优化并存储训练结果,深入探索连续时间模型的应用。
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