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sysidentpy

非线性系统识别和时序预测的Python工具库

SysIdentPy是一个开源Python库,专注于NARMAX模型及其变体的系统识别。该库提供先进的模型结构选择和参数估计技术,支持多种基函数,并可与神经网络和机器学习算法集成。它为时间序列分析和动态系统建模提供了灵活易用的框架,适用于构建动态非线性模型。

Auto_TS - 自动构建和选择多种时间序列模型的高效工具
Auto_TSGithubProphet开源项目时间序列模型自动化机器学习预测
Auto_TS是一个时间序列自动建模工具,支持ARIMA、SARIMAX、VAR、分解模型和机器学习模型等多种技术。它能自动构建和选择最佳模型,适用于不同频率的数据,并提供灵活的参数设置。Auto_TS支持交叉验证和预测功能,简化了建模过程,提高了效率。该工具适合数据分析人员使用,可通过简单的代码实现复杂的时间序列建模任务。
TFB - 时间序列预测评估框架
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。
librosa - Python音频分析库 处理音乐和声音
GithubPython包librosa开源软件开源项目音乐处理音频分析
librosa是一个开源的Python音频分析库,用于音乐和声音处理。它提供音频加载、特征提取、频谱分析等功能,支持多种音频格式。librosa适用于音乐信息检索、音频特效制作和声学研究等领域。该库集成了信号处理算法,并提供文档和示例。librosa适合各级音频处理开发者使用。
PySyft - 隐私保护下的数据科学:无需获取数据副本使用非公开信息
GithubPySyft开源项目数据分析数据科学数据隐私远程数据科学
PySyft革新数据科学,允许在不查看或复制数据的情况下使用非公开信息。通过连接Datasite,数据所有者控制数据保护,数据科学家直接运行Python代码进行统计分析和机器学习,支持Linux、macOS、Windows、Docker和Kubernetes,适用于多种开发环境。
python-glmnet - Python实现的正则化回归库
GLMNETGithubPythonScikit-Learn开源项目机器学习正则化回归
python-glmnet是一个实现正则化回归模型的Python库。它封装了R语言glmnet包的Fortran库,提供线性和逻辑回归功能。该库兼容Scikit-Learn的API,支持稀疏矩阵,具有交叉验证和自动选择最佳正则化参数的功能。可通过conda或pip安装,适用于需要实现Lasso或ElasticNet回归的数据科学项目。
Finance-Python - Python金融计算库 支持量化交易与分析
GithubPython开源项目指标库资产组合优化量化交易金融计算
Finance-Python是一个开源的金融计算库,使用纯Python实现。它为量化交易提供了多种工具,包括定价分析、技术指标和复合运算指标库。该项目支持与pandas集成,并具备金融日期计算、资产组合优化和产品定价模型等功能,适用于金融分析和量化交易研究。
gluonts - 基于深度学习的概率时间序列建模工具包
GithubGluonTSPython开源项目时间序列预测概率模型深度学习
GluonTS是一个基于Python的时间序列建模库,专注于采用深度学习方法进行概率预测。支持多种深度学习框架,包括PyTorch和MXNet,提供易于安装和使用的特性。适用于多种应用场景,如商业分析和数据科学。由一个积极的开源社区维护和发展。
psi - 开源框架助力多模态集成AI系统开发
GithubPlatform for Situated Intelligence人工智能多模态系统开源框架开源项目流数据处理
Platform for Situated Intelligence (\psi)是一个开源框架,专注于多模态集成AI系统的开发和研究。它提供高性能基础设施处理多模态时序流数据,并配备数据可视化、标注和处理工具。\psi包含丰富的组件生态系统,支持各类传感器、处理技术和执行器。该框架适用于开发社交机器人、混合现实系统等应用,尤其擅长处理流式传感器数据、整合多种AI技术,并满足低延迟要求。
NiaPy - 轻量级自然启发算法Python框架
GithubNiaPyPython优化算法开源软件开源项目自然启发算法
NiaPy是一个开源的Python微框架,用于构建和评估自然启发算法。它内置了多种优化问题和算法实现,通过简洁的接口实现算法比较和结果导出。NiaPy支持pip、conda等安装方式,兼容主流Linux发行版,适用于Python 3.9及以上版本。该框架为优化研究和应用提供了一个灵活高效的开发平台。
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