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

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。

gpytorch - 基于PyTorch实现的灵活高斯过程建模工具

GPU加速GPyTorchGaussian processGithubKISS-GPPyTorch开源项目

GPyTorch是一个基于PyTorch实现的高斯过程库，旨在简便地创建可扩展、灵活的高斯过程模型。它通过数值线性代数技术实现了显著的GPU加速，并集成了如SKI/KISS-GP和随机Lanczos展开等先进算法，同时能与深度学习框架无缝结合。支持Python 3.8及以上版本。更多信息、示例和教程请参阅官方文档。

pendulum - Python日期时间处理的高级库

GithubPendulumPython开源项目日期时间时区转换时间处理

Pendulum是一个高级Python日期时间库，作为标准datetime模块的替代品，它提供了更直观的API和增强功能。该库支持时区管理、日期计算、人性化的时间表示，并能正确处理夏令时转换和日期规范化。Pendulum适用于复杂的时间操作场景，简化了Python开发者在处理日期时间相关任务时的工作。

asteroid - PyTorch基础的音频源分离工具包，支持多种数据集和架构

AsteroidGithubPyTorch开源项目数据集支持社区项目音频源分离工具

Asteroid是一个由PyTorch驱动的音频源分离工具包，面向研究人员，便于在常用数据集上快速进行实验。它提供了支持多种数据集和架构的源代码，并包含复现重要科研论文的方案。Asteroid还支持社区贡献，用户可以通过提交问题或拉取请求参与项目。内置的TensorBoard可视化工具和详尽的教程帮助用户更好地使用该工具包。

fable - R语言时间序列预测包支持多种模型与可视化

ARIMA模型GithubR包fable开源项目指数平滑时间序列预测

fable是一个R语言包,提供单变量和多变量时间序列预测模型。它支持基于状态空间模型的指数平滑、自动ARIMA建模等,与tidyverse工作流程兼容。fable内置ETS、ARIMA和SNAIVE等模型,可进行预测并生成可视化图表。该包适用于多种时间序列预测场景,为数据分析和研究提供便利。

mlops-python-package - MLOps Python工具包，简化机器学习工程实践

GitHub ActionsGithubMLOpsPython包开源项目自动化工具软件开发实践

这是一个集成多种MLOps最佳实践的Python代码库，旨在优化机器学习工程流程。该工具包提供了模型注册、实验跟踪和实时推理等核心功能，同时支持自动化任务、CI/CD集成、配置管理和数据处理等辅助功能。通过灵活且稳健的设计，这个工具包可以帮助开发者更高效地构建和部署MLOps项目，简化整个机器学习生命周期管理。

prophet-ruby - Ruby的Prophet时间序列预测库

GithubProphetRuby开源项目数据分析时间序列预测机器学习

Prophet.rb是Ruby版的时间序列预测库，源自Facebook的Prophet项目。它支持多重季节性、线性和非线性增长、节假日效应，可处理缺失数据。提供简单和高级API，功能包括异常检测、饱和预测、趋势变点分析和模型诊断。Prophet.rb简化了预测、可视化和模型优化流程，适用于各种数据分析和预测任务。

chronos-t5-mini - 开源时间序列预测模型实现高效概率预测

Chronos-T5GithubHuggingface开源项目时间序列预测概率预测模型语言模型预训练模型

Chronos-T5-Mini是基于T5架构开发的时间序列预测模型，参数规模为2000万。模型通过将时间序列转换为token序列进行训练，采用多轨迹采样方式实现概率预测。模型在公开时间序列数据集和高斯过程生成的合成数据上完成预训练，采用4096大小的词汇表，相比原始T5模型显著降低了参数量同时保持了预测性能。

tslearn - Python时间序列分析机器学习库

GithubPython库tslearn开源项目数据预处理时间序列分析机器学习

tslearn是一个开源的Python库，专注于时间序列分析和机器学习。它提供数据预处理、分类、聚类、回归和多种距离度量方法。支持可变长度时间序列，兼容scikit-learn，包含UCR数据集和数据生成器。tslearn适用于需要进行时间序列分析的数据科学工作，支持超参数调优和管道等功能，为研究和实践提供全面工具支持。

optuna - 自动化机器学习超参数优化框架

GithubOptunaPython开源框架开源项目机器学习超参数优化

Optuna是一个面向机器学习的开源超参数优化框架。它采用define-by-run风格API，特点是轻量级、通用性强和平台无关。Optuna支持Python式搜索空间定义、高效优化算法、易于并行化和快速可视化。框架可处理多目标优化、约束优化和分布式优化等任务，适用于Python 3.7+版本，并集成多个第三方库。

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