tsfel

多领域时间序列特征提取Python库

TSFEL 时间序列特征提取 Python库数据分析 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

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。

mplfinance - Python金融数据可视化库

GithubPythonmatplotlibmplfinance开源项目数据可视化金融数据

mplfinance是一个基于matplotlib的Python库，用于金融数据可视化和分析。它提供简洁API，可创建蜡烛图、OHLC图、线图等多种金融图表。支持日线和分钟线数据，可添加移动平均线、成交量等技术指标，并支持图表样式自定义。与Pandas数据框架兼容，适合金融数据探索和分析。

decision-forests - 支持TensorFlow的多功能决策森林模型库

GithubTensorFlow Decision ForestsYggdrasil Decision Forests开源项目机器学习梯度提升树随机森林

TensorFlow Decision Forests (TF-DF) 是一款用于在 TensorFlow 中训练、运行和解释决策森林模型（包括随机森林和梯度增强树）的库，支持分类、回归和排序。TF-DF 由 Yggdrasil Decision Forests (YDF) 支持，兼容C++、JavaScript、CLI和Go语言，适用于Linux和Mac环境。借助简洁的API和丰富的文档资源，用户能够轻松构建强大且易解释的机器学习模型。

Telethon - 高效异步Python库实现Telegram API交互

APIGithubPythonTelegramTelethon开源项目异步

Telethon是一个开源的、基于asyncio的Python 3 MTProto库，专门用于Telegram API交互。它支持用户和机器人账户操作，提供消息发送、文件传输、媒体下载和事件处理等核心功能。Telethon大幅简化了Telegram应用开发过程，为开发者提供高效、灵活的工具，适用于构建多样化的Telegram客户端、机器人和自动化脚本。

ETSformer-pytorch - 基于PyTorch的先进时间序列Transformer模型

ETSformerGithubPytorchTransformer开源项目指数平滑时间序列预测

ETSformer-pytorch是一个开源的时间序列分析工具，基于PyTorch实现了先进的Transformer模型。该项目集成了多头指数平滑注意力机制和频率选择功能，适用于时间序列预测和分类任务。ETSformer-pytorch提供简单的安装和使用方法，支持灵活的模型配置，并包含专门的分类包装器。这一工具为研究人员和开发者提供了处理复杂时间序列数据的有效解决方案。

awesome-python-data-science - Python数据科学资源集合，详解机器学习与深度学习工具

GithubPython工具库开源项目数据科学机器学习深度学习

该项目收集了全面的Python数据科学资源，包括机器学习、深度学习、自动化机器学习、自然语言处理、计算机视觉、时间序列分析和强化学习等领域的开源库。从通用型机器学习算法到深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow），再到特征工程和数据可视化，用户可以找到适用于各种数据分析和建模需求的工具。项目旨在帮助数据科学家和工程师高效选择工具，以提高开发和分析效率。

test-ttm-v1 - 开源时间序列预测模型高效预测基础

GithubHuggingfaceTinyTimeMixer基础模型开源项目时间序列模型预测预训练模型

Test TinyTimeMixer (TTM)是一个开源的时间序列预测基础模型。这个项目利用预训练方法，为时间序列分析提供了有力支持。TTM致力于提升时间序列预测的效率和准确性，可应用于多种时间相关的数据分析场景。作为开源项目，它遵循Apache 2.0许可证，并在Hugging Face平台上提供。TTM为研究人员和数据科学家提供了一个探索和优化时间序列预测技术的平台。

Awesome-SSL4TS - 自监督学习在时间序列分析中的应用资源

Github对比学习开源项目时间序列生成式方法自监督学习表示学习

这个项目汇总了时间序列数据自监督学习的最新研究资源,包括相关论文、代码和数据集。资源分为生成式和对比式两大类方法,涵盖了自回归预测、自编码重构、扩散模型生成、采样对比、预测对比和增强对比等技术。该资源列表为时间序列自监督学习研究提供了全面的参考材料。

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。

awesome-time-series-segmentation-papers - 时间序列分割技术论文精选与代码实现

Github变点检测开源项目数据挖掘时间序列分割机器学习语义分割

该项目汇集了时间序列分割领域的经典算法和最新研究成果,涵盖单变量、多变量和张量时间序列的分割方法。内容包括无监督语义分割、变点检测等技术,并提供相关代码实现和数据集链接。这一资源对时间序列处理和模式识别研究具有重要参考价值。

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