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luminaire

开源时间序列异常检测库

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。

microprediction - 多功能时间序列预测和优化开源工具集
Githubmicroprediction开源项目时间序列预测算法优化金融预测
microprediction是一个综合性开源项目集,专注于时间序列预测和优化。该项目提供多个Python库,包括humpDay、timemachines和precise,分别用于无导数优化器评估、增量时间序列预测和协方差估计。这些工具能帮助提高预测精度和模型性能。项目还包含丰富的基准测试和评估工具,便于比较不同方法的效果。适用于数据科学研究和实际应用场景。
pytorch-forecasting - 前沿的时间序列预测工具包,提供灵活的高层API
GithubPyTorch ForecastingPyTorch Lightning开源项目时间序列预测深度学习神经网络
PyTorch Forecasting 是一个基于 PyTorch 的时间序列预测包,适用于实际应用和研究。它支持多种神经网络架构及自动日志记录,利用 PyTorch Lightning 实现多 GPU/CPU 的扩展训练,并内置模型解释功能。关键特性包括时间序列数据集类、基本模型类、增强的神经网络架构、多视角时间序列指标和超参数优化。安装简便,支持 pip 和 conda,文档详尽,并包含模型比较和使用案例。
pyod - 用于多变量数据异常检测的强大的Python工具库
GithubPyODPython库多元数据开源项目异常检测算法
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。
aeon - 开源时间序列学习框架
GithubPythonaeon开源项目时间序列机器学习算法
aeon是一个开源时间序列学习框架,兼容scikit-learn,集成最新和经典的机器学习算法。支持预测、分类等任务,采用numba实现高效计算,并提供统一接口便于算法比较。该框架涵盖广泛的时间序列算法,持续更新最新研究成果,适用于Python 3.9及以上版本。
surpriver - 利用机器学习与异常检测技术提前发现高波动股票
GithubSurpriver开源项目数据字典机器学习股票分析股票异常检测
Surpriver结合机器学习与异常检测技术,分析股票价格与交易量的变化,帮助交易者预测股市异动。该工具支持Docker,提供实时与历史数据分析,同时兼容股票和加密货币。
Large-Time-Series-Model - 大规模生成式预训练时间序列模型
GithubTimerTransformer大规模数据集开源项目时间序列模型预训练
Timer是一款基于生成式预训练Transformer的大规模时间序列模型。该模型在包含10亿时间点的UTSD数据集上预训练,可用于预测、插值和异常检测等多项任务。Timer采用解码器架构,支持灵活序列长度,在少样本场景下表现优异。项目开源了模型代码、数据集和预训练权重,为时间序列大模型研究奠定基础。
moment - 时间序列分析基础模型 多任务多领域应用
GithubMOMENT基础模型多任务开源项目时间序列预训练
MOMENT是一个开源的时间序列分析基础模型家族,为多任务、多数据集和多领域应用而设计。该模型在大规模时间序列数据上预训练,可处理预测、分类、异常检测和插补等任务。MOMENT能捕捉时间序列的内在特征,学习有意义的数据表示,在少量标记数据的情况下也表现出色。项目提供预训练模型、教程和研究代码,为时间序列分析提供了实用工具。
scalecast - 功能全面的时间序列预测Python库
GithubPython库Scalecast开源项目数据可视化时间序列预测机器学习
Scalecast是一个功能全面的时间序列预测Python库。它提供统一的机器学习建模接口,支持LSTM、ARIMA等多种模型类型。该库集成了自动特征选择、超参数调优、模型堆叠等功能,并提供便捷的数据可视化工具。Scalecast致力于简化复杂的时间序列预测任务,适用于不同规模的预测项目。
flow-forecast - 开源时间序列深度学习框架,支持最新模型和云端集成
Flow ForecastGithubtransformer开源开源项目时间序列预测深度学习
Flow Forecast 是一个开源时间序列预测深度学习框架,提供最新的Transformer、注意力模型、GRU等技术,并具有易于理解的解释指标、云集成和模型服务功能。该框架是首个支持Transformer模型的时间序列框架,适用于流量预测、分类和异常检测。
kaggle - 环境日志统计与故障检测
GithubHuggingface开源项目故障日志模型环境监控统计
该项目通过记录和分析环境日志统计数据,识别可能出现问题的环境。这有助于及时发现潜在系统故障或异常,提高环境稳定性。该方法使开发者和管理员能更快速地定位和解决问题,从而优化系统性能。
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