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Ruby的Prophet时间序列预测库

Prophet.rb是Ruby版的时间序列预测库,源自Facebook的Prophet项目。它支持多重季节性、线性和非线性增长、节假日效应,可处理缺失数据。提供简单和高级API,功能包括异常检测、饱和预测、趋势变点分析和模型诊断。Prophet.rb简化了预测、可视化和模型优化流程,适用于各种数据分析和预测任务。

awesome-ruby - 全面的Ruby开源项目和工具库集锦
GithubRubyWeb开发开发工具开源库开源项目框架
awesome-ruby是一个社区驱动的Ruby资源集合,涵盖Web开发、数据处理、测试和部署等领域。它汇集了流行的gems、框架和专门工具,为开发者提供构建现代应用所需的基础资源。该项目精选高质量工具库,帮助Ruby开发者提升效率,满足多样化的开发需求。
llama_cpp.rb - Ruby语言的LLaMA模型集成工具
GithubRubyllama.cpp大语言模型开源项目机器学习自然语言处理
llama_cpp.rb是一个为Ruby开发者提供llama.cpp绑定的工具,支持在Ruby项目中集成LLaMA模型。该项目实现了模型加载、上下文管理和文本生成等功能,并包含交互式聊天示例。通过简化Ruby环境中大型语言模型的部署和使用过程,llama_cpp.rb为开发者提供了实用的集成方案。
Prophecis - 多租户机器学习平台
GithubMLFlowProphecisWeBank人工智能开源项目机器学习平台
Prophecis是由微众银行开发的多租户机器学习平台,集成了多种开源框架,包括TensorFlow、Python和XGBoost,提供生产环境的全栈容器部署和管理服务。平台覆盖了从数据上传、预处理到模型部署的完整流程,支持一键部署为RESTful API或RPC接口。Prophecis还提供企业级应用发布、监控、服务管理和日志查询工具,满足企业在机器学习生产环境中的所有需求。
flow-forecast - 开源时间序列深度学习框架,支持最新模型和云端集成
Flow ForecastGithubtransformer开源开源项目时间序列预测深度学习
Flow Forecast 是一个开源时间序列预测深度学习框架,提供最新的Transformer、注意力模型、GRU等技术,并具有易于理解的解释指标、云集成和模型服务功能。该框架是首个支持Transformer模型的时间序列框架,适用于流量预测、分类和异常检测。
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。
microprediction - 多功能时间序列预测和优化开源工具集
Githubmicroprediction开源项目时间序列预测算法优化金融预测
microprediction是一个综合性开源项目集,专注于时间序列预测和优化。该项目提供多个Python库,包括humpDay、timemachines和precise,分别用于无导数优化器评估、增量时间序列预测和协方差估计。这些工具能帮助提高预测精度和模型性能。项目还包含丰富的基准测试和评估工具,便于比较不同方法的效果。适用于数据科学研究和实际应用场景。
ProphitBet-Soccer-Bets-Predictor - 开源机器学习足球预测应用 提升投注决策准确性
GithubProphitBet开源软件开源项目数据分析机器学习足球预测
ProphitBet是一款开源的机器学习足球预测应用,结合多种算法分析球队状态和联赛历史数据。它能够自动解析即将举行的比赛并给出预测结果,为投注决策提供数据支持。该应用具备数据预处理、特征分析、模型评估等功能,可帮助用户更好地理解预测模型的工作原理。利用深度神经网络、随机森林等多种算法,ProphitBet不仅为用户提供客观的数据参考,还为机器学习爱好者提供了实践平台。
classifier - Ruby实现的文本分类和语义分析库
ClassifierGithubLSI开源项目文本分类机器学习贝叶斯分类
Classifier是一个Ruby开源库,实现了贝叶斯分类和潜在语义索引算法。它提供文本分类、语义分析、搜索和聚类功能,适用于多种文本处理任务。该库具有良好的性能和扩展性,同时保持了使用简便性。Classifier提供了详细文档和示例,便于开发者快速上手和集成。
darts - Python中易于使用的时间序列预测与异常检测库
DartsGithub开源项目异常检测时间序列概率预测深度学习
Darts是一个用户友好且灵活的Python库,专注于时间序列的预测与异常检测。它提供了一系列从ARIMA到深度神经网络的多样化模型,通过统一的fit()和predict()接口简化操作,类似于scikit-learn。此外,Darts支持包括多变量和外部数据在内的复杂时间序列处理,并为大规模数据集提供高效解决方案。它还拥有全面的异常检测功能,允许进行深入的异常分析和评分。
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。
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