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timeshap

针对循环模型的时序数据解释框架

TimeSHAP是一个基于KernelSHAP的模型无关解释框架,专门用于分析时序数据和循环模型。它提供事件、特征和单元级别的归因计算,并通过Shapley值剪枝算法识别关键决策事件。TimeSHAP支持多种解释方法,包括局部和全局层面的分析,可应用于符合特定接口的各类机器学习模型,如PyTorch和TensorFlow实现的模型。

SCAMP - 高效矩阵剖面计算框架
GPU加速GithubPython模块SCAMP开源项目时间序列分析矩阵剖面
作为开源项目,SCAMP在时间序列分析领域表现突出。该框架支持GPU和CPU计算,可处理大规模数据集并执行AB连接。SCAMP提供多种矩阵剖面类型,支持分布式运算,并通过Python模块、Docker容器和conda-forge实现简便集成。其优势还包括全面的测试覆盖、性能基准以及对实际数据中缺失值和平坦区域的有效处理。
pyoats - 灵活强大的时间序列异常检测Python库
GithubOATS开源项目异常检测时间序列机器学习
pyoats是一个专注于时间序列异常检测的开源Python库。它整合了多种先进检测算法,支持单变量和多变量时间序列分析,并提供统一的输出接口。该项目不仅集成了PyTorch、TensorFlow等深度学习框架,还包含传统统计方法。pyoats旨在简化异常检测实验流程,为数据科学家和工程师提供了一个功能丰富、使用灵活的工具。
Time-Series-Works-Conferences - 全面的时间序列研究与预测资源集合
Github开源项目数据分析时间序列机器学习深度学习预测
这是一个汇集时间序列研究最新进展的资源库,整合了多领域的论文、代码和会议信息。项目涵盖多变量预测、概率预测、数据插补和异常检测等任务,提供详细的论文分类和方法总结。同时收录了相关数据集和开源代码,为时间序列研究提供全面的参考。
InterpretDL - 深度学习模型解释工具包,助力AI可解释性研究
GithubInterpretDLPaddlePaddle可视化开源项目模型解释深度学习
InterpretDL是基于PaddlePaddle的深度学习模型解释工具包,集成多种经典和前沿解释算法。该工具支持计算机视觉和自然语言处理等任务,可帮助用户分析模型内部机制,为模型开发和研究提供洞察。InterpretDL实现了LIME、Grad-CAM、Integrated Gradients等算法,适合研究人员和开发者使用。
timelinize - 开源工具助力整合和探索个人数字生活记录
GithubTimelinize个人历史开源项目数据整理时间线跨平台
Timelinize是一款开源工具,用于整合个人数字内容到统一时间线。支持从计算机、手机、在线账户等多种来源导入照片、视频、聊天记录和位置历史等数据。用户可在本地设备安全存储并浏览个人记忆。通过多样化可视化界面,Timelinize让用户能够方便地回顾过往,探索生活轨迹,实现对数字生活的全面掌控。
interpret-text - 基于Interpret的开源NLP模型解释工具,支持文本模型分析
GithubInterpret-TextNLP互动可视化仪表板可解释性技术开源项目文本解释
Interpret-Text是一个开源工具包,基于Interpret Python包,扩展了对文本模型的支持,提供SDK和示例Jupyter笔记本。用户可以使用全球和局部解释工具,分析和解释机器学习模型的预测结果。核心功能包括社区驱动的创新技术、统一API和互动式可视化仪表盘,适用于开发者、数据科学家、业务高管和研究人员,通过多种解释器和NLP应用场景,简化模型解释和审计过程。
causality-lab - 开源因果发现和推理算法库
Github因果发现图结构学习开源项目神经网络算法统计测试
Causality Lab是一个开源的因果发现和推理算法库,包含多种先进算法如PC、RAI、FCI和ICD等。该项目提供了模拟数据生成、图形模型处理和性能评估工具,支持开发和测试新的因果结构学习算法。最新的CLEANN算法还可为预训练Transformer模型的输出生成因果解释,为因果推理研究提供了全面支持。
imodelsX - 多功能文本模型分析与优化库
GithubimodelsX可解释性开源项目文本模型机器学习自然语言处理
imodelsX是一个与Scikit-learn兼容的Python库,专注于文本模型和数据的解释、预测和优化。该库集成了多种可解释的建模技术,包括Tree-Prompt、iPrompt和Aug-Linear等。imodelsX还提供LLM封装器和数据集封装器等实用工具,简化文本数据处理流程。通过支持多种解释方法,imodelsX能够生成自然语言解释,并为用户提供易于实现的基线模型。
GeoTorchAI - 基于PyTorch的空间时序深度学习框架
GeoTorchAIGithubPyTorch卫星图像分类开源项目深度学习框架空间时序数据
GeoTorchAI是基于PyTorch和Apache Sedona的空间时序深度学习框架,专为遥感影像和时空数据分析设计。该框架提供数据集、模型、转换和预处理模块,支持栅格和网格数据处理。它可应用于遥感影像分类、分割,以及交通流量、天气预报等时空数据预测任务。GeoTorchAI通过pip安装,并提供示例代码,方便研究人员和开发者快速上手使用。
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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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