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celerite

快速可扩展的1D高斯过程建模库

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。

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。
prophet - 开源时间序列预测库Prophet
FacebookGithubProphet开源软件开源项目时间序列预测机器学习
Prophet是Facebook开发的开源时间序列预测库。基于加法模型,它能处理非线性趋势、多重季节性和节假日效应。适用于具有强季节性且拥有较长历史数据的时间序列,对缺失数据和趋势变化有较强适应性。Prophet支持Python和R语言,API简洁易用,可快速生成高质量预测。
orbit - 用于贝叶斯时间序列预测和推断的 Python 包
GithubOrbitPython安装指南开源项目时间序列预测贝叶斯推断
Orbit 是一个用于贝叶斯时间序列预测和推断的 Python 包,提供直观的初始化-拟合-预测接口。支持的模型包括ETS、LGT、DLT和KTR,采用MCMC、MAP和VI等方法进行优化。用户可以通过PyPI、源码或Anaconda安装,并提供详细的文档和教程。
scalecast - 功能全面的时间序列预测Python库
GithubPython库Scalecast开源项目数据可视化时间序列预测机器学习
Scalecast是一个功能全面的时间序列预测Python库。它提供统一的机器学习建模接口,支持LSTM、ARIMA等多种模型类型。该库集成了自动特征选择、超参数调优、模型堆叠等功能,并提供便捷的数据可视化工具。Scalecast致力于简化复杂的时间序列预测任务,适用于不同规模的预测项目。
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。
cupy - GPU加速的Python科学计算库
CUDACuPyGPU计算GithubNumPy兼容Python开源项目
CuPy是一个开源的GPU加速科学计算库,与NumPy和SciPy兼容。它支持在NVIDIA CUDA和AMD ROCm平台上运行,提供简洁的API接口和复杂数学运算能力。CuPy通过保持与NumPy的API兼容性,使现有代码易于迁移到GPU上,同时显著提升科学计算和机器学习任务的性能。此外,CuPy还提供对底层CUDA功能的访问,允许开发者充分利用GPU的计算能力。它不仅适用于科学计算,还广泛应用于数据分析、深度学习等领域,为研究人员和工程师提供了强大的GPU加速工具。
Rbeast - 贝叶斯时间序列分解与变点检测工具
BEASTGithub变点检测开源项目时间序列分解贝叶斯算法趋势分析
Rbeast是一款开源的贝叶斯时间序列分析工具,主要用于检测时间序列数据中的变点、趋势和季节性变化。该工具采用贝叶斯模型平均方法,可分解时间序列中的突变、趋势和周期变化。Rbeast适用于遥感、金融、公共卫生等多个领域的实值时间序列分析。它支持R、Python、Matlab和Octave等多种编程环境,安装和使用都较为简便。相比同类算法,Rbeast具有较快的计算速度。
nixtla - 精准的时间序列预测和异常检测,适用于多领域的生成式预训练模型
GithubTimeGPT开源项目异常检测时间序列零样本推理预测
TimeGPT是一款生成式预训练模型,专注于时间序列分析,支持零样本推断。该模型可应用于零售、电力、金融、物联网等多个领域,通过简洁的代码实现精准的预测与异常检测。TimeGPT提供灵活的API访问,兼容多种编程语言和平台。基于大规模数据集的训练,它在多种频率下的预测表现卓越,特别适合需要快速、精确时间序列分析的应用。
timetk - R语言时间序列分析与可视化工具包
GithubR语言timetk开源项目数据可视化时间序列分析机器学习
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。
BigDL-2.x - BigDL提供多种库实现数据分析与AI应用的无缝扩展
BigDLGithubIPEX-LLMLLMNanoOrca开源项目
BigDL提供多种库,用于扩展和加速数据分析与AI应用。主要功能包括分布式大数据和AI的Orca,加速TensorFlow和PyTorch的Nano,深度学习的DLlib,时间序列分析的Chronos,推荐系统的Friesian以及安全大数据和AI的PPML。这些功能使AI应用可以从本地计算机无缝扩展到云端,实现高效分布式数据处理和深度学习开发。
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