exoplanet

基于PyMC的系外行星观测数据分析工具包

exoplanet PyMC 时间序列分析天文学概率建模 Github 开源项目

exoplanet是一个基于PyMC的开源工具包，专门用于天文学时间序列数据的概率建模，尤其适用于系外行星观测数据分析。它扩展了PyMC的功能，提供了针对系外行星数据集的自定义函数和分布。该工具包具有高性能的模型构建语言和推理引擎，能有效处理大量参数问题，为天文学研究提供了实用的数据分析解决方案。

文档

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。

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。

HyperCoast - 海岸环境高光谱数据分析与可视化的Python工具包

GithubHyperCoast开源项目数据可视化海岸环境遥感高光谱数据

HyperCoast是一个用于海岸环境高光谱数据分析和可视化的Python包。它支持AVIRIS、NEON、PACE、EMIT和DESIS等多种卫星和航空任务数据的处理。该工具包提供交互式数据探索、光谱特征提取、波段组合调整、3D数据可视化以及切片和阈值操作功能。HyperCoast还集成了NASA高光谱数据搜索工具，是一个功能全面的全球高光谱数据处理解决方案，尤其适用于海岸区域研究。

hyperopt - Python库Hyperopt助力机器学习超参数优化

GithubHyperoptPython库分布式计算开源项目机器学习超参数优化

Hyperopt是一个强大的Python库，专门用于复杂搜索空间中的超参数优化。它支持实值、离散和条件维度，提供随机搜索、TPE等多种算法。通过Apache Spark和MongoDB实现并行化，Hyperopt能够显著提高机器学习模型的调优效率。作为开源项目，它为机器学习领域提供了高效的超参数优化解决方案，正在被广泛应用于加速模型开发和性能优化。

sktime - 多功能时间序列分析和预测库

GithubPython库sktime开源项目时间序列分析机器学习统一接口

sktime是一个开源的Python时间序列分析库,为多种时间序列学习任务提供统一接口。它支持时间序列分类、回归、聚类、标注和预测等功能,并提供专门的时间序列算法和兼容scikit-learn的工具。sktime还整合了多个相关库的接口,便于用户在不同时间序列任务间迁移算法。

edward - 用于概率建模、推断和模型评估的Python库

EdwardGithubPython库TensorFlow开源项目推断概率建模

Edward 是一个用于概率建模、推断和模型评估的Python库。它融合了贝叶斯统计、机器学习、深度学习和概率编程，支持多种模型，如有向图模型、神经网络、隐式生成模型和贝叶斯非参数。Edward 提供变分推断、蒙特卡罗方法、生成对抗网络等多种推断方法，并支持模型和推断的评估。构建于TensorFlow之上，支持计算图、分布式训练、CPU/GPU集成和自动微分。

pytorch-ts - 概率时间序列预测开源框架

GithubPyTorchPyTorchTS开源项目时间序列预测概率模型深度学习

PyTorchTS是一个基于PyTorch的开源时间序列预测框架，利用GluonTS作为后端API。它提供先进的概率模型，支持数据处理和回测。该框架适用于单变量和多变量时间序列预测，安装简便，易于使用。PyTorchTS为数据科学家和研究人员提供了高效的时间序列分析工具。

EasyTemporalPointProcess - 灵活可配置的时序点过程开源工具包支持多框架和结果复现

EasyTPPGithub事件预测开源工具包开源项目时间点过程机器学习

EasyTemporalPointProcess是一个用于时序点过程开发和应用的开源工具包。该工具包具有配置灵活、兼容性强和结果可复现等特点,支持多种先进TPP模型,提供预处理数据集和超参数优化功能。EasyTPP同时兼容TensorFlow和PyTorch框架,可用于学术研究和工业实践。研究人员和从业者可以利用它轻松定制TPP模型并进行开放基准测试。

PyEMMA - 开源分子动力学模拟分析软件包

GithubPyEMMA分子动力学模拟开源软件开源项目数据分析马尔可夫模型

PyEMMA是一个开源的Python/C软件包,用于分析大规模分子动力学模拟数据。它提供聚类、特征化、马尔可夫状态模型等算法,支持分子动力学数据的估计、验证和分析。该工具可通过Jupyter notebook或Python脚本使用,适合分子动力学研究人员进行数据分析和建模。PyEMMA具备高性能和易用性,在分子模拟领域广受欢迎。

EvoloPy - Python自然启发式优化工具箱全局优化算法集成

EvoloPyGithubPython优化算法全局优化开源工具箱开源项目

EvoloPy是一个Python实现的自然启发式优化工具箱，聚焦全局优化问题。工具箱集成了粒子群优化(PSO)、多宇宙优化器(MVO)等多种经典和新型元启发式算法，利用NumPy和SciPy实现高效的数组和矩阵运算。EvoloPy提供23个基准函数，支持自定义实验参数，为优化算法研究和应用提供了开放灵活的平台。

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