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timetk

R语言时间序列分析与可视化工具包

timetk时间序列分析R语言数据可视化机器学习Github开源项目

timetk是一个功能丰富的R语言时间序列分析工具包。它提供数据可视化、处理和特征工程功能，支持交互式和静态绘图、时间序列机器学习、异常检测和聚类分析。与同类包相比，timetk功能更全面、易用性更高，可简化时间序列分析和预测建模流程。该包适用于需要高效处理和分析时间序列数据的研究人员和数据科学家。

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介绍相关项目
rmarkdown - R Markdown 动态分析文档创建工具 集成代码输出与文本
GithubPandocR MarkdownRStudio动态分析文档开源项目数据科学
rmarkdown是一款用于创建动态分析文档的R包。它集成了代码、渲染输出和文本内容，支持HTML、PDF、Word等多种输出格式。使用rmarkdown，用户可专注于内容创作，无需过多关注文档呈现。该工具适用于数据科学分析、研究复现、代码协作和结果展示等场景，提高了数据分析和报告的效率。
chronos-t5-tiny - 轻量级时间序列预测模型 基于T5架构设计
Chronos-T5GithubHuggingface开源项目时间序列预测概率预测模型语言模型架构预训练模型
Chronos-T5-Tiny是一款轻量级时间序列预测模型，基于T5架构设计。该模型将时间序列转换为token序列进行训练，能够生成概率性预测并支持多轨迹采样。与原始T5相比，Chronos-T5-Tiny仅使用4096个不同token，参数量减少至800万，更加精简高效。研究人员和开发者可通过简洁的Python接口快速应用此模型进行时间序列分析。
PaddleTS - 基于飞桨的开源时序分析库 提供全面深度学习模型
GithubPaddlePaddlePaddleTSPython库开源项目时序建模深度学习
PaddleTS是基于飞桨框架的时序建模库，专注深度学习模型。它提供统一数据结构和基础功能封装，内置多种先进模型和数据转换工具。支持自动调优、第三方集成、GPU加速和集成学习。涵盖预测、表征、异常检测等任务，为时序分析提供全面解决方案。
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。
react-chrono - 灵活多样的React时间线组件
GithubReactreact-chrono可视化开源项目时间线组件自定义
react-chrono是一款多功能React时间线组件,支持多种布局模式和交互方式。基于TypeScript开发,提供灵活的API和主题定制,可用于构建简单时间轴到复杂年表等多种应用场景。支持水平、垂直和交替垂直布局,具备自动播放、媒体展示、键盘导航等功能,可渲染自定义内容和嵌套时间线,满足各类时间线需求。
Tai - Windows时间追踪软件 精确统计应用与网站使用
GithubTai开源项目数据分析时间管理网站浏览统计软件使用统计
Tai是一款Windows平台的时间追踪软件，可统计应用使用和网站浏览时长。功能包括应用白名单、关联进程和数据导出。Tai采用本地数据存储，保护用户隐私。适用于分析时间分配、提升工作效率或回顾日常习惯。
chronos-forecasting - 基于语言模型架构的预训练时间序列预测工具
AutoGluonChronosGithub开源项目时间序列语言模型预训练
Chronos是一款基于语言模型架构的预训练时间序列预测工具。它通过量化处理将时间序列转换为标记序列，并使用大规模的公开和合成数据进行训练。Chronos模型在零样本场景中表现优异，提供从预测到嵌入提取的完整解决方案。通过AutoGluon，用户可轻松进行模型集成和云端部署，提升预测性能和应用的灵活性。
zvt - 股票市场分析与交易的可视化和数据分析工具
Githubzvt中国股票安装开源项目数据美国股票
zvt是一个高效的可视化和数据分析工具，支持中国、美国和香港股市的数据抓取、持久化、增量更新与机器学习预测。用户可以通过简洁代码实现数据采集、策略编写和交易分析，在金融市场中做出更好决策。详尽的文档和多样的功能模块，使其成为投资者及开发者的理想选择。
TS-TCC - 创新的时间序列无监督表示学习方法
GithubIJCAI对比学习开源项目时间序列自监督学习表示学习
TS-TCC是一种无监督时间序列表示学习框架,利用时间和上下文对比从未标记数据中学习表示。该方法在多个真实数据集上表现优异,适用于少量标记数据和迁移学习场景。TS-TCC还扩展到半监督设置(CA-TCC),相关研究发表于IEEE TPAMI。这一方法为时间序列分析提供了有效的表示学习工具,推动了该领域的发展。
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