Time-Series-Works-Conferences

全面的时间序列研究与预测资源集合

时间序列预测机器学习深度学习数据分析 Github 开源项目

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。

GithubTFB基准测试开源库开源项目时序预测评估框架

TFB是一个为时间序列预测研究设计的开源库。它提供清晰的代码库，支持对预测模型进行端到端评估，并通过多种策略和指标比较模型性能。TFB特点包括多样化数据集、全面基线模型、灵活评估策略和丰富评估指标。研究人员可利用TFB开发新方法或评估自有时间序列数据。

Transformers_And_LLM_Are_What_You_Dont_Need - 分析深度学习模型在时间序列预测中的表现与局限

GithubMambaTransformers开源项目时间序列预测深度学习线性模型

本项目汇集大量研究论文和文章,深入分析变压器和大语言模型在时间序列预测中的表现及局限性。探讨这些深度学习模型处理时间序列数据的挑战,并介绍更适合的替代方法。为时间序列预测领域的研究和应用提供全面的参考资源。

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。

microprediction - 多功能时间序列预测和优化开源工具集

Githubmicroprediction开源项目时间序列预测算法优化金融预测

microprediction是一个综合性开源项目集，专注于时间序列预测和优化。该项目提供多个Python库，包括humpDay、timemachines和precise，分别用于无导数优化器评估、增量时间序列预测和协方差估计。这些工具能帮助提高预测精度和模型性能。项目还包含丰富的基准测试和评估工具，便于比较不同方法的效果。适用于数据科学研究和实际应用场景。

TimeMixer - 多尺度混合技术推动时间序列预测新突破

GithubICLRMLP架构TimeMixer多尺度混合开源项目时间序列预测

TimeMixer是一种基于MLP架构的时间序列预测模型，通过多尺度混合技术实现长短期预测的性能突破。该模型利用Past-Decomposable-Mixing和Future-Multipredictor-Mixing模块处理多尺度时间序列，在多个基准数据集上展现出优异性能。TimeMixer不仅预测精度高，还具备良好的运行效率，适用于多种要求高效预测的应用场景。

MEDIUM_NoteBook - 改进时间序列预测与机器学习技术的全面指南

GithubGradient BoostingMLOps开源项目数据科学时间序列预测机器学习

该存储库收录了作者在MEDIUM平台发布的时间序列预测及各种机器学习方法的笔记。内容包含从梯度提升和生存分析模型到使用Keras进行异常检测和特征选择等多个主题。每篇文章提供详细的实现代码，适用于数据科学家和机器学习工程师参考和学习。

Awesome-Recsys - 推荐系统领域顶级会议论文资源库

Github人工智能开源项目推荐系统数据挖掘机器学习深度学习

QuantResearch - 定量分析、策略和回测

GithubQuantResearch开源项目投资组合优化时间序列预测机器学习深度强化学习

该项目提供丰富的量化研究资源，涵盖策略回测、机器学习和深度强化学习应用，以及实盘交易演示。资源内容包括投资组合优化、风险值评估、线性回归（经典、贝叶斯、MCMC、卡尔曼滤波、Tensorflow）、均值回归、协整对冲交易、隐马尔科夫链、RNN股票预测、主成分分析、ARIMA和GARCH模型、Fama-French三因子模型等。此外，项目还提供在线资源和教程，帮助用户深入理解和应用量化研究技术。

pattern_classification - 机器学习和模式分类资源集合

Github开源项目数据预处理机器学习模型评估模式分类聚类分析

该项目汇集了机器学习和模式分类领域的全面资源。内容包括教程、示例代码、数据集、工具和技术说明等。涵盖数据预处理、特征选择、多种算法实现等方面。还提供数据可视化案例、统计模式分类研究、相关书籍和讲座资料。适合学习和应用机器学习技术的研究者和从业者参考使用。

UnsupervisedScalableRepresentationLearningTimeSeries - 多变量时间序列的无监督可扩展表示学习方法

GithubPyTorchUCR数据集UEA数据集开源项目无监督学习时间序列表示学习

UnsupervisedScalableRepresentationLearningTimeSeries项目提出了一种无监督可扩展表示学习方法,专门用于处理多变量时间序列数据。该方法基于三元组损失训练编码器,能够处理等长或不等长时间序列。项目提供了UCR和UEA数据集实验代码,包括迁移学习和稀疏标记实验。此外,还包含预训练模型和结果可视化工具。在多个基准数据集上,该方法展现出优秀的性能,为时间序列分析领域提供了创新解决方案。

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