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Auto_TS

自动构建和选择多种时间序列模型的高效工具

Auto_TS是一个时间序列自动建模工具,支持ARIMA、SARIMAX、VAR、分解模型和机器学习模型等多种技术。它能自动构建和选择最佳模型,适用于不同频率的数据,并提供灵活的参数设置。Auto_TS支持交叉验证和预测功能,简化了建模过程,提高了效率。该工具适合数据分析人员使用,可通过简单的代码实现复杂的时间序列建模任务。

chronos-t5-small - 基于T5架构的时间序列预测模型
Chronos-T5GithubHuggingface开源项目时间序列预测概率预测模型语言模型架构预训练模型
Chronos-T5-Small是一款基于T5架构的预训练时间序列预测模型。该模型将时间序列转换为标记序列,通过交叉熵损失训练语言模型实现预测。经过大量公开时间序列数据和合成数据的训练,Chronos-T5-Small能够生成概率性预测结果。作为Chronos系列中的中等规模版本,这个拥有4600万参数的模型适用于多种时间序列预测任务。
LightAutoML - 自动化创建二分类、多分类和回归模型解决方案
GithubLightAutoML分类开源项目机器学习模型创建自动机器学习
LightAutoML是一款自动化机器学习框架,专注于二分类、多分类和回归任务的模型创建。框架支持独立样本数据集处理,并运用AutoWoE库生成可解释模型。目前正在开发多表数据集和序列处理功能,还提供了GPU和Spark管道以提升计算效率。LightAutoML配有详细的文档和丰富的示例教程,适合多种机器学习需求,简化自动化模型开发。
AutoMLPipeline.jl - Julia机器学习管道构建和优化工具
AutoMLPipelineGithub开源项目机器学习特征工程管道优化集成学习
AutoMLPipeline工具包用简洁表达式构建复杂机器学习管道。它基于Julia宏编程实现符号化处理,便于优化回归和分类模型结构。主要特点包括符号化API、常用库封装、可扩展架构、元集成学习和特征选择。该工具简化了从数据预处理到模型训练的流程,支持多种算法组件。
xts - R语言高性能时间序列数据处理扩展包
GithubR包xts开源项目数据处理时间序列金融数据
xts是R语言的时间序列扩展包,基于zoo类开发,提供高效的时间索引数据结构。它通过合理约束提升性能,保持简单灵活的使用体验。xts支持ISO-8601日期时间索引,具备强大的时间序列聚合和应用功能,广泛应用于金融分析等需要处理大量时间序列数据的领域。
Time-LLM - 开发用于时序预测的高级语言模型
GithubICLR 2024Time-LLM大语言模型开源项目时间序列预测框架重编程
Time-LLM将大型语言模型重新用于时序预测,利用其强大功能处理时序数据,并结合专家知识和任务说明提升预测精度。支持Llama-7B、GPT-2和BERT等模型,框架灵活且适应性广泛。了解Time-LLM的最新更新、使用案例和技术细节,访问我们的详细介绍及相关资源。
Stock-Prediction-Models - 开源股票预测与交易模型集合
GithubStock-Prediction-Models交易代理开源项目机器学习深度学习股票预测
一个涵盖多种机器学习和深度学习模型的开源库,专用于股票预测和交易仿真。包括LSTM、GRU、CNN等模型,以及Q学习、进化策略等强化学习代理。此外,还提供特斯拉股票研究、异常值分析、蒙特卡洛仿真等数据探索功能,适用于实时预测和历史数据分析。
TimeMoE-50M - 混合专家时间序列预测基础模型 提升大规模数据分析能力
GithubHuggingfaceTimeMoE基础模型开源项目时间序列预测模型深度学习混合专家模型
TimeMoE-50M是一个基于混合专家(MoE)架构的时间序列预测基础模型,专为处理十亿规模数据而设计。此模型旨在优化大规模时间序列分析的准确性和效率。开发者可在GitHub页面上找到详细的使用指南和实现方法,有助于将其整合到各类时间序列分析项目中,提升预测能力。
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。
auto - 基于PR标签的自动化语义版本发布工具
GitHubGithubauto发布自动化变更日志开源项目语义化版本
Auto是一款自动化发布工具,通过分析拉取请求标签生成语义化版本。它能生成变更日志、创建GitHub发布、发布预发布版本,并提供丰富的插件系统集成各种包管理器。Auto适用于CI环境,也支持本地运行,简化了开发者的发布工作流程。
Crossformer - 高效利用跨维度依赖的多变量时间序列预测模型
CrossformerGithubTransformer开源项目时间序列预测注意力机制深度学习
Crossformer是一种新型Transformer模型,针对多变量时间序列预测设计。该模型采用维度分段嵌入、两阶段注意力机制和层次编码器-解码器结构,有效捕捉时间和维度间的依赖关系。Crossformer在多个基准数据集上表现优异,为长序列预测和高维数据处理提供新思路。其开源实现便于研究人员和实践者探索应用。
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