celerite

快速可扩展的1D高斯过程建模库

celerite 高斯过程时间序列分析天文学开源项目 Github

celerite是一个开源的1D高斯过程建模库，支持C++和Python语言实现。它采用快速算法，特别适用于天文时间序列数据分析。尽管已被celerite2取代，但仍进行基本维护。celerite能显著提升大规模数据集的高斯过程建模效率，为天文学等领域研究提供有力工具。该项目的相关论文已发表，为其提供了学术支持。

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介绍相关项目

GPBoost - 融合树提升与高斯过程的先进机器学习库

GPBoostGithub开源项目机器学习树提升混合效应模型高斯过程

GPBoost是一个创新机器学习库，融合树提升、高斯过程和分组随机效应模型。它支持独立应用树提升、高斯过程和广义线性混合效应模型，主要用C++编写，提供C接口及Python和R包。GPBoost算法结合树提升和潜在高斯模型优势，提高预测函数学习效率，优化高基数分类变量处理，并适用于空间或时空数据建模。这使其成为非线性建模和复杂依赖结构分析的理想工具。

modeltime - R语言时间序列预测框架整合机器学习与传统方法

GithubR语言modeltime工作流开源项目时间序列预测机器学习

modeltime是R语言的时间序列预测框架，简化了预测工作流程，整合机器学习和传统分析方法。支持ARIMA、ETS、Prophet等模型，可与tidymodels生态系统集成。通过6步流程，用户可快速构建、评估和部署预测模型，适用于高性能时间序列分析。框架还包括modeltime.h2o用于AutoML、modeltime.gluonts用于深度学习，以及modeltime.ensemble用于集成预测。这些组件共同构成了一个全面的时间序列分析生态系统，为不同规模和复杂度的预测任务提供解决方案。

functime - 高性能时间序列机器学习Python库

GithubPolarsPython库全局预测开源项目时间序列机器学习特征提取

functime是一个面向大规模时间序列数据分析的Python库，提供高效的全局预测和特征提取功能。它支持时间序列预处理、交叉验证和性能评估，通过惰性Polars变换实现优化。该库能快速处理海量时间序列，支持外生特征和自动化调优，并集成LLM代理用于预测分析，适用于各种机器学习和数据分析任务。

deeptime - Python时间序列分析与动态建模库

Githubdeeptime动力学模型开源库开源项目时间序列分析机器学习

deeptime是一个专注于时间序列数据分析的Python库，集成了多种动态模型估计工具。该库涵盖传统线性学习方法（如马尔可夫状态模型、隐马尔可夫模型和Koopman模型）及先进的核方法和深度学习技术。与scikit-learn兼容的同时，deeptime还提供了独特的Model类，用于分析热力学、动力学和其他动态特性。该库支持多平台安装，适用于各类时间序列数据研究。

statsforecast - 快速高效的统计时间序列预测工具

GithubStatsForecast开源项目性能优化时间序列预测统计模型自动模型

StatsForecast是一个专注于统计时间序列预测的Python库。它集成了多种常用模型如ARIMA、ETS等,并通过numba实现高性能计算。该库支持概率预测、外生变量处理和异常检测,可与Spark等大数据框架无缝对接。StatsForecast能高效处理大规模时间序列数据,适用于生产环境和基准测试。

DataFrame - 高效C++数据分析库，支持多种统计和多线程功能

C++DataFrameGithub多线程开源项目数据分析算法

DataFrame是一个高效的C++数据分析库，提供类似于Python的Pandas和R的DataFrame功能。它支持数据切片、连接、分组操作，并具备统计、金融及机器学习算法。该库特别适合处理大数据集，拥有优异的性能和多线程支持。通过多种内置算法和可添加的自定义算法，用户可以灵活分析和处理数据。DataFrame还与Polars等工具进行了性能对比，展现了其在大数据处理上的显著优势。

george - Python高斯过程回归库

GeorgeGithubPython库开源项目数据分析机器学习高斯过程回归

George是一个开源的Python库，专注于高斯过程回归。该库提供高效实现，支持多种操作系统，采用MIT许可证。George在GitHub上维护，具有完善的文档和测试流程，包括持续集成和代码覆盖率检查。这个工具适用于需要处理复杂回归问题的数据分析工作。

mlforecast - 高性能可扩展的机器学习时间序列预测框架

GithubMLForecast分布式训练开源项目时间序列预测机器学习特征工程

mlforecast是一个基于机器学习模型的时间序列预测框架,具有高效的特征工程实现和良好的可扩展性。该框架支持pandas、polars、spark等多种数据格式,兼容sklearn API,能够处理海量数据。除了支持概率预测和外生变量,mlforecast还提供分布式训练功能,适用于大规模生产环境的时间序列预测任务。框架采用熟悉的fit和predict接口,便于快速上手和集成到现有项目中。

Celestia - 三维实时宇宙模拟软件

CelestiaGithub三维宇宙天文教育太空模拟开源软件开源项目

Celestia是一款三维实时宇宙模拟软件，提供星系浏览、太阳系探索和自定义天体添加功能。它让使用者能在恒星、行星和星系间自由穿梭，观察天体运动，了解宇宙奥秘。Celestia支持多语言，拥有活跃社区，适合天文爱好者和教育工作者使用。

gpytorch - 基于PyTorch实现的灵活高斯过程建模工具

GPU加速GPyTorchGaussian processGithubKISS-GPPyTorch开源项目

GPyTorch是一个基于PyTorch实现的高斯过程库，旨在简便地创建可扩展、灵活的高斯过程模型。它通过数值线性代数技术实现了显著的GPU加速，并集成了如SKI/KISS-GP和随机Lanczos展开等先进算法，同时能与深度学习框架无缝结合。支持Python 3.8及以上版本。更多信息、示例和教程请参阅官方文档。

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