sysidentpy

非线性系统识别和时序预测的Python工具库

SysIdentPy NARMAX模型系统识别时间序列预测非线性建模 Github 开源项目

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。

文档

scipy - 开源科学计算库支持多领域数值分析与研究

GithubSciPy工程计算开源软件开源项目数学计算科学计算

SciPy是一个开源科学计算库，为数学、科学和工程领域提供多种功能模块。包括统计、优化、积分、线性代数、傅里叶变换、信号处理和图像处理等。它与NumPy紧密集成，提供高效的数值计算工具，支持多种操作系统，安装简单且免费开源。SciPy适用于数据分析、复杂计算和结果可视化，广泛应用于学术研究和工程实践。

networkx - 全面的复杂网络分析与操作Python库

GithubNetworkXPython库图论复杂网络开源项目网络分析

NetworkX是一个功能强大的Python库，专门用于复杂网络的创建、分析和可视化。它支持多种网络类型，包括社交、生物和交通网络等。该库提供了丰富的图算法，如最短路径计算、中心性分析和社区检测，并具有excellent的可扩展性。NetworkX广泛应用于学术研究和工业领域，支持高效的大规模网络处理和数据挖掘。

neural_prophet - 易用的开源时间序列预测框架

GithubNeuralProphetPyTorch开源项目时间序列预测模型构建

NeuralProphet是一个基于PyTorch的开源框架，将神经网络与传统时间序列算法结合，专为时间序列预测而设计。它提供简便的代码接口，支持模型定制、趋势检测、季节性分析和事件影响评估，适合高频次和长期数据。项目仍在beta阶段，欢迎社区贡献。

mealpy - 元启发式算法优化库实现多种优化算法

GithubMEALPYPython库优化算法元启发式算法开源软件开源项目

MEALPY实现了215种元启发式算法,是当前最全面的Python优化库之一。它可解决连续和离散优化等多种问题,支持参数分析、性能评估和收敛分析。该库设计简洁,提供结果导出和模型导入导出功能,适用于各类优化任务。MEALPY兼容Python 3.7+,依赖numpy等科学计算库。

pyss3 - 简洁明了的文本分类Python库

GithubPySS3开源项目文本分类机器学习模型评估

PySS3是一个用于文本分类的Python库，使用简单且可解释的SS3模型，适合需要清晰了解决策依据的应用场景。PySS3提供了诸如SS3类、实时测试的Live_Test类和评估工具Evaluation类，帮助用户快速开发和优化机器学习模型。直观的API和可视化工具使得用户可以轻松提升模型性能，理解模型决策的原因。

spyder - 强大的Python科学计算集成开发环境

GithubPythonSpyder开发环境开源软件开源项目科学计算

Spyder是一个开源的Python科学计算集成开发环境，集成了编辑、调试和分析等功能。它为数据科学家、研究人员和工程师提供了全面的工具集，支持多种操作系统。Spyder具有直观的界面和高效的编程体验，有助于用户进行科学计算和数据分析。该项目持续更新，拥有活跃的社区支持，是Python科学计算领域的重要工具。

tensorly - Python张量学习库，兼容多种计算后端

GithubPythonTensorLy开源项目张量代数张量分解机器学习

TensorLy是一个专注于简化张量学习的Python库，支持张量分解、张量学习和张量代数操作。其后端系统兼容NumPy、PyTorch、JAX、TensorFlow和CuPy，可在CPU或GPU上执行大规模计算。安装方便，仅需使用pip或conda命令，且提供详尽的文档和Jupyter Notebooks示例，方便用户快速入门。这个工具不仅适合学术研究，还为开发者提供了丰富的API，欢迎通过GitHub进行贡献。

luminaire - 开源时间序列异常检测库

GithubLuminaire开源库开源项目异常检测时间序列机器学习

Luminaire是一个开源的Python库，专门用于时间序列数据的异常检测和预测。它集成了数据预处理、建模和配置优化功能，可自动处理各类时间序列数据。该库支持批处理和流式数据监控，能识别相关性和季节性模式，并适应数据随时间的变化。Luminaire设计简单易用，仅需少量配置即可实现高效的异常检测。

pytorch-ts - 概率时间序列预测开源框架

GithubPyTorchPyTorchTS开源项目时间序列预测概率模型深度学习

PyTorchTS是一个基于PyTorch的开源时间序列预测框架，利用GluonTS作为后端API。它提供先进的概率模型，支持数据处理和回测。该框架适用于单变量和多变量时间序列预测，安装简便，易于使用。PyTorchTS为数据科学家和研究人员提供了高效的时间序列分析工具。

awesome-python-data-science - Python数据科学资源集合，详解机器学习与深度学习工具

GithubPython工具库开源项目数据科学机器学习深度学习

该项目收集了全面的Python数据科学资源，包括机器学习、深度学习、自动化机器学习、自然语言处理、计算机视觉、时间序列分析和强化学习等领域的开源库。从通用型机器学习算法到深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow），再到特征工程和数据可视化，用户可以找到适用于各种数据分析和建模需求的工具。项目旨在帮助数据科学家和工程师高效选择工具，以提高开发和分析效率。

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