pydlm

基于Python的贝叶斯时间序列建模库

PyDLM 时间序列建模贝叶斯动态线性模型数据分析 Python库 Github 开源项目

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。

LLM4TS - 大型语言模型和基础模型在时间序列分析中的最新进展

AIGithubLLM基础模型开源项目时间序列预训练

LLM4TS项目整理了时间序列分析领域中大型语言模型和基础模型的最新研究。主要内容包括时间序列LLM的进展、专用基础模型、数据集和重要发现。此外，项目还涵盖了预训练时间序列模型和LLM在推荐系统等相关领域的应用，为研究和实践提供了丰富的资源。

plotly.py - Python交互式数据可视化库支持多种科学与统计图表

GithubPython库plotly.py交互式图表开源开源项目数据可视化

plotly.py是基于plotly.js的开源Python数据可视化库，提供超过30种科学、统计和金融图表类型。它支持在Jupyter、HTML文件和Dash应用中创建交互式图表。该库采用声明式API，简单易用且灵活。plotly.py具备静态图像导出功能，并有详细文档和活跃的社区支持。基于MIT许可发布，适用于各类数据分析和可视化需求。

tsai - 专注于时间序列分析的深度学习库，支持分类、回归和预测任务。

GithubPytorchdeep learningfastaitime seriestsai开源项目

tsai是基于Pytorch和fastai的开源深度学习库，专注时间序列分析，涵盖分类、回归和预测等任务。支持多种模型和数据集，并提供详尽的教程。适用于Pytorch 2.0，安装简便，适合开发和前沿研究。

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。

timetk - R语言时间序列分析与可视化工具包

GithubR语言timetk开源项目数据可视化时间序列分析机器学习

timetk是一个功能丰富的R语言时间序列分析工具包。它提供数据可视化、处理和特征工程功能，支持交互式和静态绘图、时间序列机器学习、异常检测和聚类分析。与同类包相比，timetk功能更全面、易用性更高，可简化时间序列分析和预测建模流程。该包适用于需要高效处理和分析时间序列数据的研究人员和数据科学家。

pybroker - Python和机器学习驱动的高效算法交易框架

GithubPyBrokerPython回测开源项目机器学习算法交易

PyBroker是一个专为开发算法交易策略而设计的Python框架，特别侧重于使用机器学习技术。它提供了超快速的回测引擎、支持多资产的交易规则执行、历史数据访问、步进分析训练和回测、以及随机自助法等功能。PyBroker支持多平台安装，适用于Windows、Mac和Linux系统，帮助加速开发流程并获得更精确的交易结果。

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。

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。

dill - Python对象序列化扩展库

GithubPython序列化dillpickle对象序列化开源项目跨平台传输

dill是Python pickle模块的扩展库，支持序列化和反序列化大多数内置Python类型，包括复杂类型如带yield的函数、嵌套函数和lambda表达式。它提供与pickle相同的接口，并增加了保存解释器会话状态、提取源代码和诊断pickle错误等功能。作为pathos框架的一部分，dill适用于异构计算环境，为Python对象序列化提供了更强大和灵活的解决方案。

pdm - 全面支持PEP标准的Python包管理器

GithubPDMPython依赖管理包管理器开源项目项目管理

PDM是一款功能全面的Python包和依赖管理工具，完全遵循最新PEP标准。它具备快速依赖解析、PEP 517构建后端和PEP 621项目元数据支持等特性。PDM还提供灵活的插件系统、多功能用户脚本，以及Python解释器安装和集中式缓存选项。这些功能使PDM成为Python开发中高效且标准化的项目管理工具。

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