pyod

用于多变量数据异常检测的强大的Python工具库

PyOD是Python领域应用广泛的异常检测工具库，自2017年起支持学术与商业用途。这个库集成了超过50种算法，涵盖从经典方法到最新的深度学习技术。它提供统一的操作界面，高性能的处理效率和快速训练预测功能，已被下载超过1700万次，得到了机器学习领域的广泛认可。

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介绍相关项目

imbalanced-learn - Python库解决机器学习不平衡数据问题

Githubimbalanced-learnscikit-learn开源项目数据不平衡机器学习重采样技术

imbalanced-learn是一个Python库，专门解决机器学习中的数据不平衡问题。它提供了多种重采样技术，如过采样、欠采样和组合方法，以获得更公平和稳健的模型。该库与scikit-learn完全兼容，使用简单，并提供详细文档和示例。作为scikit-learn-contrib项目的一部分，imbalanced-learn为数据科学家和机器学习工程师提供了处理不平衡数据集的有力工具。

awesome-python - 综合性Python开源资源集合

GithubPython库开发工具开源项目框架资源列表

Awesome Python是一个精选的Python框架、库、软件和资源列表，涵盖Web开发、数据分析、机器学习等多个领域。项目包含管理面板、算法实现、异步编程、音频处理、认证、构建工具等类别，为Python开发者提供全面的生态系统资源。该集合适合各层级的开发者参考使用。

hdbscan - 灵活高效的层次密度聚类算法

GithubHDBSCAN密度聚类开源项目数据分析机器学习聚类算法

HDBSCAN是一种高性能的层次密度聚类算法，能够处理不同密度的聚类并对参数选择更加稳健。该算法主要参数直观易选，无需复杂调优，适合探索性数据分析。HDBSCAN具有快速可靠的特点，能返回有意义的聚类结果。此外，它还支持异常检测和分支检测，并提供可视化工具辅助理解聚类结果。该开源项目在GitHub上提供详细文档和示例，支持Python 2和3版本。

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。

python-okx - 非官方Python封装库助力OKX交易所API开发

APIGithubOKXPython交易加密货币开源项目

python-okx是一个针对OKX交易所V5 API的非官方Python封装库。该库支持全部REST API接口，实现了私有和公共WebSocket通信，并支持测试网络。它具备WebSocket重连和多路复用连接功能，适用于Python 3.9及以上版本。此库为开发者提供了简便的OKX API集成方案，可用于现货和衍生品交易开发。

Surprise - 专为推荐系统设计的Python科学计算工具包

GithubPythonSurprise协同过滤开源项目推荐系统机器学习

Surprise是一个专门用于构建和分析基于显式评分数据的推荐系统的Python科学计算工具包。它简化了数据集处理，提供多种预测算法和相似度度量，支持新算法实现，并具备评估和比较算法性能的工具。Surprise适用于学术研究和商业应用，为推荐系统开发提供了全面的解决方案。

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。

awesome-mlops - 多种自动化机器学习、数据处理、模型部署工具集合

GithubMLOps开源项目数据处理数据管理模型服务自动化机器学习

发掘和运用顶尖MLOps工具：该项目汇集了多种自动化机器学习、数据处理、模型部署工具，供数据科学家和机器学习工程师选择使用，以简化机器学习流程，优化生产活动。

eodag - 统一的地球观测数据访问工具

EODAGGithubPython框架地球观测开源项目数据访问遥感图像

EODAG是一个开源的地球观测数据访问工具，提供统一的API来搜索、聚合和下载遥感图像。它采用模块化插件架构，支持多种数据提供商，可扩展性强。EODAG可作为STAC客户端或服务器运行，支持Python API、REST API和命令行界面，为用户提供灵活的使用方式。

dask - 开源灵活的并行计算库助力大规模数据分析

DaskGithubPython库并行计算开源开源项目数据分析

Dask是一个开源的灵活并行计算库，专为大规模数据分析设计。它支持多种数据结构和算法，与NumPy、Pandas等Python数据科学工具无缝集成。Dask提供高效的并行计算能力，能处理超出单机内存的大型数据集，适用于数据科学、机器学习等领域。活跃的社区支持进一步增强了其在数据分析中的应用价值。

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