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forecast

R语言时间序列预测分析工具

forecast是一个R语言包,用于单变量时间序列预测分析。它支持ETS、ARIMA、ARFIMA、STL和TBATS等多种预测模型,包括基于状态空间模型的指数平滑和自动ARIMA建模。该包提供可视化工具,便于展示和分析预测结果。forecast适用于不同水平的数据分析人员,提供多样化的时间序列预测工具。

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。
StateSpaceModels.jl - Julia语言时间序列分析与预测的状态空间模型库
GithubStateSpaceModels.jl卡尔曼滤波开源项目时间序列分析状态空间模型预测
StateSpaceModels.jl是基于Julia语言的开源时间序列分析库,专注于状态空间模型框架。该库实现了卡尔曼滤波、平滑和最大似然估计等核心算法,提供了指数平滑、未观测组件和SARIMA等预定义模型,同时支持用户自定义模型。此外,它还具备预测、模拟、缺失值处理和残差诊断等功能,为时间序列分析提供了全面的工具集。
darts - Python中易于使用的时间序列预测与异常检测库
DartsGithub开源项目异常检测时间序列概率预测深度学习
Darts是一个用户友好且灵活的Python库,专注于时间序列的预测与异常检测。它提供了一系列从ARIMA到深度神经网络的多样化模型,通过统一的fit()和predict()接口简化操作,类似于scikit-learn。此外,Darts支持包括多变量和外部数据在内的复杂时间序列处理,并为大规模数据集提供高效解决方案。它还拥有全面的异常检测功能,允许进行深入的异常分析和评分。
R-ecology-lesson - R语言实现生态数据分析与可视化入门
GithubR语言开源项目数据分析数据可视化生态数据编程教学
R-ecology-lesson项目为无编程经验者提供R语言入门课程,专注生态数据分析。内容包括R基础、RStudio使用、数据处理、ggplot2可视化等。课程强调实践,助生态研究者快速掌握数据分析技能。项目提供完整学习资源和社区支持,是掌握生态数据分析的有效途径。
reprex - R语言包快速生成可复现代码
GitHubGithubMarkdownR语言reprex可复现示例开源项目
reprex是一个R语言包,用于快速创建可复现的代码示例。该工具支持从剪贴板、文件或直接输入获取代码,并生成GitHub风格的Markdown、R代码或HTML输出。reprex具备图片上传和会话信息添加功能,适用于GitHub、Stack Overflow等多种分享场景,方便开发者展示代码和寻求技术支持。
rmarkdown - R Markdown 动态分析文档创建工具 集成代码输出与文本
GithubPandocR MarkdownRStudio动态分析文档开源项目数据科学
rmarkdown是一款用于创建动态分析文档的R包。它集成了代码、渲染输出和文本内容,支持HTML、PDF、Word等多种输出格式。使用rmarkdown,用户可专注于内容创作,无需过多关注文档呈现。该工具适用于数据科学分析、研究复现、代码协作和结果展示等场景,提高了数据分析和报告的效率。
LTSF-Linear - 线性模型在时间序列预测中的应用
AAAI 2023DLinearGithubLTSF-LinearTransformers开源项目时间序列预测
LTSF-Linear是一个高效的线性模型家族,包括Linear、NLinear和DLinear,专为时间序列预测设计。该模型支持单变量和多变量长时间预测,具有高效率、可解释性和易用性,显著优于Transformer模型。
sparklyr - 将R语言与Apache Spark无缝集成的数据分析框架
Apache SparkGithubR语言sparklyr开源项目数据分析机器学习
sparklyr是一个为R语言提供Apache Spark接口的开源包。它允许用户使用dplyr语法处理大规模数据,执行分布式机器学习算法,并运行分布式R代码。该框架集成了Spark生态系统的多个组件,如MLlib、H2O和XGBoost等。通过sparklyr,数据科学家可以利用Spark的分布式计算能力,高效完成大数据分析和机器学习任务,无需深入了解Spark的底层实现。
tidytext - 应用整洁数据原则的R文本挖掘工具包
GithubR语言tidytext可视化开源项目数据处理文本挖掘
tidytext是一个基于R语言的文本挖掘工具包,运用整洁数据原则简化文本分析流程。它提供文本格式转换函数,实现与其他文本挖掘包的兼容。支持词频统计、情感分析和主题建模等任务,可与dplyr、ggplot2等R包集成使用。tidytext通过标准化和简化流程,提高了文本分析的效率和一致性。
tsflex - 高效灵活的时间序列处理和特征提取Python工具包
GithubPython库tsflex开源项目数据分析时间序列处理特征提取
tsflex是一个Python工具包,用于时间序列处理和特征提取。它支持多变量、多模态时间序列数据,并可与多种处理和特征提取库集成。tsflex采用基于视图的操作,实现低内存占用和快速执行。该工具包提供直观的API,对序列数据几乎没有假设,能处理异步数据。此外,tsflex还具备特征选择、执行时间记录和序列化等高级功能。
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