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。

AutoTSGithubPython包开源项目数据分析时间序列预测自动机器学习

AutoTS是一个Python时间序列预测工具，专注于快速部署高精度预测模型。该工具在2023年M6预测竞赛中表现出色，支持多种预测模型和数据转换方法。AutoTS能够处理多变量输出和概率预测，通过自动机器学习寻找最佳模型组合。它适用于大规模数据集，提供横向和马赛克风格的集成方法，以及丰富的指标、交叉验证和数据处理功能。

causalml - Python因果推断与提升建模库：causalml

CausalMLGithub个性化推荐因果推断开源项目机器学习营销优化

causalml是一个Python库，集成了机器学习算法用于提升建模和因果推断。它提供标准接口，支持从实验或观察数据中估计条件平均处理效应和个体处理效应。该库适用于广告定向优化和个性化推荐等场景，有助于提高营销效果。causalml实现了多种因果推断方法，并配有详细文档和示例，便于开发者学习和应用。

arch - Python金融计量经济学工具库

ARCHGithubPython单位根检验开源项目波动率建模金融计量经济学

arch是一个开源的Python金融计量经济学库，提供ARCH模型、波动率建模、单位根检验、协整分析等功能。该库通过Cython和Numba优化性能，支持多种统计模型和检验方法，适用于金融数据分析和风险建模。arch为金融研究人员和从业者提供了灵活的分析工具，可用于处理时间序列数据、估计风险指标等任务。arch库的主要功能包括ARCH族模型、单位根检验、协整分析和自举方法等。它支持多种均值模型、波动率模型和分布假设，可用于股票收益率建模、风险价值计算等。该库还提供了多重比较程序和长期协方差估计等高级功能，是金融计量分析的综合工具集。

pynapple - 轻量级Python库用于神经生理数据分析

GithubPython库pynapple开源软件开源项目时间序列神经数据分析

pynapple是一个轻量级Python库，专门用于神经生理数据分析。它提供了多功能的工具集，可分析时间序列（如尖峰时间、行为事件）和时间间隔（如试验、大脑状态）等典型神经科学数据。该库包含调谐曲线和互相关图等通用函数，支持多维时间序列分析，并与NumPy高度兼容。pynapple具有详细的文档和教程，适用于各类神经科学研究。

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。

Transformers_And_LLM_Are_What_You_Dont_Need - 分析深度学习模型在时间序列预测中的表现与局限

GithubMambaTransformers开源项目时间序列预测深度学习线性模型

本项目汇集大量研究论文和文章,深入分析变压器和大语言模型在时间序列预测中的表现及局限性。探讨这些深度学习模型处理时间序列数据的挑战,并介绍更适合的替代方法。为时间序列预测领域的研究和应用提供全面的参考资源。

feature-engineering-for-time-series-forecasting - 时间序列预测特征工程全面指南

GithubPython开源项目数据处理时间序列预测机器学习特征工程

该项目提供时间序列预测特征工程的全面指南，涵盖数据表格化、时间序列分解、缺失值处理和异常值检测等核心内容。深入介绍滞后特征、窗口特征、趋势和季节性特征的创建方法，以及日期时间和分类特征的处理技巧。通过实践代码和详细说明，旨在提升预测模型性能。

streamlit_prophet - 交互式时间序列预测工具助力数据分析

GithubProphetStreamlit可视化开源项目时间序列预测模型训练

streamlit_prophet是一款开源的时间序列预测工具，集成了Streamlit的交互功能和Prophet的预测算法。它提供了简洁的用户界面，支持数据上传、预处理、模型调参、评估和预测等功能。兼容Python 3.7-3.9版本，streamlit_prophet通过可视化界面简化了时间序列预测过程。这个工具适用于数据分析师和业务人员，可快速部署并用于各类预测分析任务。

dipy - 开源MR扩散成像分析Python库

DIPYGithubMRI分析Python库开源项目扩散成像神经影像学

DIPY（Diffusion Imaging in Python）是一个开源的Python库，专门用于分析MR扩散成像。该库提供了丰富的工具和算法，用于处理和分析扩散MRI数据，包括多种扩散模型、纤维追踪方法和可视化技术。DIPY遵循科学Python规范，主要面向研究领域。它支持通过pip或conda安装，并提供详细的文档。DIPY采用BSD许可证，欢迎社区贡献。

pandas - Python数据分析与处理的开源利器

DataFrameGithubPythonpandas开源开源项目数据分析

pandas是Python生态系统中的核心数据分析库，提供高性能、易用的数据结构和工具。它支持处理结构化数据，包括数据清洗、转换、合并、分组分析等操作。pandas可读写多种格式的数据源，如CSV、Excel、SQL数据库等。作为开源项目，pandas由活跃社区维护，持续优化以满足数据科学家、分析师和开发者的需求。

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