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tsfel

多领域时间序列特征提取Python库

TSFEL是一个开源的Python库,专门用于时间序列特征提取。该库提供超过65种特征,覆盖统计、时间、频谱和分形等多个领域。TSFEL支持在线和离线使用,具有用户友好的界面和完整的文档。它注重计算效率,并提供复杂度评估功能。TSFEL的设计易于扩展,支持添加自定义特征。这个库适用于研究人员和数据科学家,能够简化时间序列特征提取的过程。

celerite - 快速可扩展的1D高斯过程建模库
Githubcelerite天文学开源项目时间序列分析高斯过程
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。
sktime-dl - 时间序列分析工具的演变
Githubsktime代码迁移开源项目时间序列机器学习深度学习
sktime-dl项目正在整合到sktime框架中,作为其mini-packages的一部分。原sktime-dl的大多数估计器现已迁移至sktime的深度学习分类和回归模块。项目鼓励开发者参与剩余部分的迁移工作,相关贡献指南可在sktime GitHub仓库的规划问题中查阅。这一变更旨在整合和优化时间序列分析工具,为用户提供更统一的体验。
molfeat - 多功能分子特征提取框架
Githubmolfeat分子特征提取化学信息学开源软件开源项目机器学习
molfeat是一个开源的分子特征提取框架,集成多种预置分子特征提取器。它提供简洁高效的API,统一预训练分子嵌入和传统特征提取方法。框架支持通过插件扩展自定义特征提取器,并采用缓存机制优化性能。作为分子特征化的综合解决方案,molfeat适用于广泛的分子建模和分析应用场景。
tf-quant-finance - 基于TensorFlow的高性能量化金融库,支持多层数学和定价模型
GithubPythonTF Quant FinanceTensorFlow定价模型开源项目数学方法
TF Quant Finance利用TensorFlow的硬件加速和自动微分,提供从基础数学算法到高级定价模型的功能,包括优化、插值、微分方程求解和金融模型校准。库的功能正在不断扩展,并提供独立可运行的示例,便于用户学习和应用。
Finance-Python - Python金融计算库 支持量化交易与分析
GithubPython开源项目指标库资产组合优化量化交易金融计算
Finance-Python是一个开源的金融计算库,使用纯Python实现。它为量化交易提供了多种工具,包括定价分析、技术指标和复合运算指标库。该项目支持与pandas集成,并具备金融日期计算、资产组合优化和产品定价模型等功能,适用于金融分析和量化交易研究。
aeon - 开源时间序列学习框架
GithubPythonaeon开源项目时间序列机器学习算法
aeon是一个开源时间序列学习框架,兼容scikit-learn,集成最新和经典的机器学习算法。支持预测、分类等任务,采用numba实现高效计算,并提供统一接口便于算法比较。该框架涵盖广泛的时间序列算法,持续更新最新研究成果,适用于Python 3.9及以上版本。
PyPOTS - 部分观测时间序列机器学习的开源Python工具箱
GithubPyPOTS开源工具开源项目时间序列机器学习缺失值
PyPOTS是一个专注于部分观测时间序列(POTS)机器学习的Python工具箱。它集成了经典和前沿算法,支持数据插补、分类、聚类、预测和异常检测等任务。该工具箱提供统一API、详细文档和交互示例,简化POTS数据处理流程。PyPOTS支持多种神经网络模型,并具备超参数优化功能,为时间序列分析提供综合解决方案。
treelib - 简单易用的Python树结构实现库
GithubPython库treelib开源项目数据结构树结构
treelib是一个Python树结构实现库,提供简洁API接口用于创建、管理和操作树形数据结构。该项目支持多个Python版本,拥有完善的文档和活跃的社区。treelib采用black代码格式化规范,保证代码质量。这个库适用于各级开发者,可在多种项目中应用树结构。
stumpy - 高效计算时间序列矩阵剖面的Python库
GithubPython库STUMPY开源项目数据挖掘时间序列矩阵分析
STUMPY是一个高效的Python库,用于计算时间序列矩阵剖面。支持多维数据分析、分布式计算和GPU加速,适用于模式发现、异常检测等多种数据挖掘任务。其简单易用的特性使研究人员和开发者能够快速分析复杂的时间序列数据。
sysidentpy - 非线性系统识别和时序预测的Python工具库
GithubNARMAX模型SysIdentPy开源项目时间序列预测系统识别非线性建模
SysIdentPy是一个开源Python库,专注于NARMAX模型及其变体的系统识别。该库提供先进的模型结构选择和参数估计技术,支持多种基函数,并可与神经网络和机器学习算法集成。它为时间序列分析和动态系统建模提供了灵活易用的框架,适用于构建动态非线性模型。
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