orbit

用于贝叶斯时间序列预测和推断的 Python 包

Orbit 时间序列预测贝叶斯推断 Python 安装指南 Github 开源项目

Orbit 是一个用于贝叶斯时间序列预测和推断的 Python 包，提供直观的初始化-拟合-预测接口。支持的模型包括ETS、LGT、DLT和KTR，采用MCMC、MAP和VI等方法进行优化。用户可以通过PyPI、源码或Anaconda安装，并提供详细的文档和教程。

文档

Orion - 开源无监督时间序列异常检测库

AI实验室GithubOrion开源项目无监督学习时间序列异常检测机器学习库

Orion是MIT数据到AI实验室开发的开源库，专注于无监督时间序列异常检测。该项目提供多个验证过的机器学习管道，能够识别时间序列数据中的异常模式。Orion集成了自动机器学习工具，支持AER、TadGAN等算法，并提供完善的文档、教程和基准测试。兼容Python 3.8-3.11版本，可通过pip轻松安装。适用于需要进行时间序列分析的研究人员和开发者。

exoplanet - 基于PyMC的系外行星观测数据分析工具包

GithubPyMCexoplanet天文学开源项目时间序列分析概率建模

exoplanet是一个基于PyMC的开源工具包，专门用于天文学时间序列数据的概率建模，尤其适用于系外行星观测数据分析。它扩展了PyMC的功能，提供了针对系外行星数据集的自定义函数和分布。该工具包具有高性能的模型构建语言和推理引擎，能有效处理大量参数问题，为天文学研究提供了实用的数据分析解决方案。

tspiral - 优化时间序列预测的Python工具包

GithubPython包scikit-learntspiral开源项目时间序列预测机器学习

tspiral是一个专注于时间序列预测的Python工具包，提供多种优化技术如递归预测、直接预测、堆叠预测和修正预测。它与scikit-learn兼容，支持全局和多变量时间序列预测，并提供简洁API。tspiral将复杂的时间序列问题转化为表格式监督回归任务，方便用户利用scikit-learn生态系统进行预测分析。

pytorch-forecasting - 前沿的时间序列预测工具包，提供灵活的高层API

GithubPyTorch ForecastingPyTorch Lightning开源项目时间序列预测深度学习神经网络

PyTorch Forecasting 是一个基于 PyTorch 的时间序列预测包，适用于实际应用和研究。它支持多种神经网络架构及自动日志记录，利用 PyTorch Lightning 实现多 GPU/CPU 的扩展训练，并内置模型解释功能。关键特性包括时间序列数据集类、基本模型类、增强的神经网络架构、多视角时间序列指标和超参数优化。安装简便，支持 pip 和 conda，文档详尽，并包含模型比较和使用案例。

xorbits - 轻松扩展数据科学与机器学习工作负载的开源框架

GithubPython APIXorbits大数据处理开源计算框架开源项目机器学习

Xorbits 是一款开源计算框架，旨在简化数据科学和机器学习任务的扩展。从数据预处理到模型部署，Xorbits 支持整个流程。它可以利用多核或GPU加速单机计算，或扩展至数千台机器，以处理TB级数据和大型模型的训练。Xorbits 提供兼容 pandas、NumPy、PyTorch 和 XGBoost 等库的 Python API，无需深入了解基础设施即可完成工作负载扩展。

statsforecast - 快速高效的统计时间序列预测工具

GithubStatsForecast开源项目性能优化时间序列预测统计模型自动模型

StatsForecast是一个专注于统计时间序列预测的Python库。它集成了多种常用模型如ARIMA、ETS等,并通过numba实现高性能计算。该库支持概率预测、外生变量处理和异常检测,可与Spark等大数据框架无缝对接。StatsForecast能高效处理大规模时间序列数据,适用于生产环境和基准测试。

orion - 异步黑盒函数优化框架

GithubOríon实验平台开源项目异步框架机器学习超参数优化

Orion是一个专用于黑盒函数优化的异步框架，可作为机器学习模型和训练的元优化器。该框架提供灵活的大规模异步优化实验平台，设计理念注重最小化对研究工作流的干扰。Orion支持快速调优，为用户脚本提供简洁的非侵入式接口，并集成了先进的超参数算法、搜索空间定义和全面的配置系统。

pydlm - 基于Python的贝叶斯时间序列建模库

GithubPyDLMPython库开源项目数据分析时间序列建模贝叶斯动态线性模型

pydlm是一个Python时间序列建模库，基于贝叶斯动态线性模型。它提供了快速的模型拟合和推断，包含趋势、季节性和动态回归等灵活组件。支持前向过滤、后向平滑和长期预测，并具有简洁的API。pydlm适用于构建复杂时间序列模型，进行数据分析和预测。

BayesianOptimization - 贝叶斯优化的Python库高效优化黑盒函数

GithubPython全局优化开源项目机器学习贝叶斯优化高斯过程

BayesianOptimization是一个纯Python实现的贝叶斯全局优化库。该工具利用高斯过程构建未知函数的后验分布，平衡探索与利用来寻找函数最大值。它适用于高成本函数优化，能以较少迭代找到接近最优的参数组合。BayesianOptimization提供简洁API，支持自定义搜索空间、序列域缩减和约束优化等功能，适用于机器学习模型调参等场景。

deeptime - Python时间序列分析与动态建模库

Githubdeeptime动力学模型开源库开源项目时间序列分析机器学习

deeptime是一个专注于时间序列数据分析的Python库，集成了多种动态模型估计工具。该库涵盖传统线性学习方法（如马尔可夫状态模型、隐马尔可夫模型和Koopman模型）及先进的核方法和深度学习技术。与scikit-learn兼容的同时，deeptime还提供了独特的Model类，用于分析热力学、动力学和其他动态特性。该库支持多平台安装，适用于各类时间序列数据研究。

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