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时间序列分析资源及工具集锦

时间序列数据分析机器学习 Python 可视化 Github 开源项目

该项目汇集了丰富的时间序列和序列数据处理资源。涵盖Python、R、Java等多种语言的工具库，内容包括特征工程、分割、增强和可视化等方面。同时收录了相关数据库、标注工具、学术论文、开源模型、书籍和课程，为时间序列分析提供全面参考。

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介绍相关项目

Time-series-classification-and-clustering-with-Reservoir-Computing - 基于储层计算的时间序列分析框架

GithubReservoir Computing开源项目时间序列分类时间序列聚类机器学习神经网络

这个开源项目利用储层计算技术，实现了时间序列数据的分类、聚类和预测功能。它支持处理单变量和多变量时间序列，并提供了易用的Python库。项目包含多个功能模块、丰富的数据集和高级示例。其特有的储层模型空间表示方法在处理复杂时间序列任务时表现出色。

tsa4 - 时间序列分析与应用的开源资源库

GithubPythonR语言astsa开源项目数据集时间序列分析

tsa4是一个综合性时间序列分析资源库，包含《Time Series Analysis and Its Applications》第四版的更新代码和astsa R包。项目提供errata列表、Python代码转换和数据集包，支持R和Python用户学习和应用时间序列分析。该资源库为研究者和实践者提供了丰富的工具和参考材料。详情请访问项目GitHub页面：https://github.com/nickpoison/tsa4

awesome-full-stack-machine-learning-courses - 精选机器学习工程课程资源大全

Github人工智能开源项目机器学习深度学习计算机科学课程资源

该项目精选顶尖大学公开的机器学习课程资源,覆盖计算机科学、数学统计、人工智能、机器学习、深度学习等领域。还收录大型公司机器学习项目案例,按主题和专业分类整理。资源涵盖从基础到高级应用的完整学习路径,为全面学习机器学习工程提供系统指引。

awesome-web-scraper - 多语言网页抓取与爬虫工具资源汇总

GithubWeb Scraper开源工具开源项目数据抓取编程语言网络爬虫

awesome-web-scraper项目汇集了多种编程语言的网页抓取和爬虫工具，涵盖Java、C/C++、C#、Erlang、Python、PHP、Node.js、Ruby、Go和Rust等语言。该项目提供每个工具的简要说明和GitHub链接，便于开发者快速选择适合的解决方案。这些工具可用于网页数据抓取、内容提取和网站爬取，适用于搜索引擎构建、数据分析和自动化测试等场景。作为一个精选资源列表，awesome-web-scraper为开发者提供了宝贵的参考。

tsfeatures - 高效提取时间序列特征的R工具包

GithubR包tsfeatures开源项目数据分析时间序列特征提取

tsfeatures是一个R包，专门用于从时间序列数据中提取多种特征。它能分析趋势、季节性、线性度等，并处理不同频率和周期的时间序列。该包输出易于理解的特征指标，适用于时间序列分析、预测和分类等领域。tsfeatures可通过CRAN安装，支持多种时间序列特征提取方法，使用简单灵活。

awesome-investing - 全面的投资和金融学习资源清单

Github个人理财开源项目投资股票市场资产管理金融

资源列表囊括了投资与金融领域的优质学习材料，包括经典书籍、权威网站、专业博客、在线课程和讨论论坛。内容涉及价值投资、行为金融、市场分析等核心主题，为不同层次的学习者提供了系统化的知识框架。通过这份全面的清单，读者可以有效地拓展投资视野，提升专业技能。

awesome-java - 全面收录Java开发优质工具和库

GithubJava库开源项目框架软件开发

这是一个全面收录Java框架、库和软件的精选列表,涵盖构建工具、字节码操作、机器学习等多个领域。项目提供丰富的Java开发资源,可提高开发效率和代码质量。不同经验水平的开发者都能在此找到有价值的工具和库,用于增强Java项目开发。

awesome-streaming - 全面汇总实时数据流处理框架与资源

Github分布式系统实时处理开源项目数据流流式处理

本项目汇集了实时数据流处理领域的优质资源，涵盖流处理框架、应用、库和工具等。包含Apache Flink、Spark Streaming等知名开源项目，以及IoT和机器学习等领域的专业解决方案。为开发者提供全面参考，便于选择合适的流处理技术。

hctsa - MATLAB时间序列分析与特征提取工具包

Githubhctsa开源项目数据可视化时间序列分析机器学习特征提取

hctsa是一款功能强大的MATLAB时间序列分析工具包，专注于特征提取和比较分析。它能从单变量时间序列中提取大量特征，并提供多种分析工具。主要功能包括数据标准化、聚类、降维、特征识别和分类模型评估。该工具包适用于多领域的时间序列研究，能够深入挖掘数据特征，进行全面的比较分析。

Awesome-pytorch-list - 覆盖NLP、计算机视觉和概率生成等多个领域的各类PyTorch资源的汇集平台

GithubPyTorch开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理

Awesome-Pytorch-list是一个包括各类PyTorch资源的汇集平台，覆盖NLP、计算机视觉和概率生成等多个领域。这个开源项目提供了丰富的教程、案例和工具库。其内容持续更新，致力于支持动态神经网络的GPU加速研究。研究人员和开发者可以利用这些最新资源，进行高效的机器学习和科研实验。

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