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Time-Series-Analysis-with-Python-Cookbook

Python时间序列分析与预测实战指南

这本书全面介绍Python时间序列分析和预测技术,涵盖数据获取、预处理和高级建模。内容包括统计方法、机器学习和深度学习算法,以及使用TensorFlow、PyTorch等框架进行预测。通过实用代码示例和案例研究,读者可以学习处理复杂时间序列数据、进行异常检测,并解决实际业务问题。适合数据分析师和开发者提升时间序列分析技能。

Time-Series-Works-Conferences - 全面的时间序列研究与预测资源集合
Github开源项目数据分析时间序列机器学习深度学习预测
这是一个汇集时间序列研究最新进展的资源库,整合了多领域的论文、代码和会议信息。项目涵盖多变量预测、概率预测、数据插补和异常检测等任务,提供详细的论文分类和方法总结。同时收录了相关数据集和开源代码,为时间序列研究提供全面的参考。
MEDIUM_NoteBook - 改进时间序列预测与机器学习技术的全面指南
GithubGradient BoostingMLOps开源项目数据科学时间序列预测机器学习
该存储库收录了作者在MEDIUM平台发布的时间序列预测及各种机器学习方法的笔记。内容包含从梯度提升和生存分析模型到使用Keras进行异常检测和特征选择等多个主题。每篇文章提供详细的实现代码,适用于数据科学家和机器学习工程师参考和学习。
deeptime - Python时间序列分析与动态建模库
Githubdeeptime动力学模型开源库开源项目时间序列分析机器学习
deeptime是一个专注于时间序列数据分析的Python库,集成了多种动态模型估计工具。该库涵盖传统线性学习方法(如马尔可夫状态模型、隐马尔可夫模型和Koopman模型)及先进的核方法和深度学习技术。与scikit-learn兼容的同时,deeptime还提供了独特的Model类,用于分析热力学、动力学和其他动态特性。该库支持多平台安装,适用于各类时间序列数据研究。
Developing-Kaggle-Notebooks - Kaggle Notebooks数据分析实战指南
GithubKaggleNotebooks开源项目数据分析机器学习编程
本书全面介绍Kaggle Notebooks数据分析技巧,涵盖数据探索、可视化、代码优化等方面。通过实用示例讲解各类数据集分析方法,帮助读者提升技能,提高Kaggle排名。适合不同水平的数据科学爱好者学习参考。
scientific-visualization-book - Python和Matplotlib科学数据可视化技术指南
GithubMatplotlibPython开源图形库开源项目数据图表科学可视化
该书全面介绍Python和Matplotlib在科学可视化领域的应用。内容涵盖Matplotlib基本原理、图形设计、高级概念及实例。书中详细阐述图形组成、坐标系统、比例和投影等技术要点,并就图形优化提供指导。适合研究人员和开发者系统学习科学数据可视化技能,提供基础到进阶的完整知识体系。
tslearn - Python时间序列分析机器学习库
GithubPython库tslearn开源项目数据预处理时间序列分析机器学习
tslearn是一个开源的Python库,专注于时间序列分析和机器学习。它提供数据预处理、分类、聚类、回归和多种距离度量方法。支持可变长度时间序列,兼容scikit-learn,包含UCR数据集和数据生成器。tslearn适用于需要进行时间序列分析的数据科学工作,支持超参数调优和管道等功能,为研究和实践提供全面工具支持。
statsforecast - 快速高效的统计时间序列预测工具
GithubStatsForecast开源项目性能优化时间序列预测统计模型自动模型
StatsForecast是一个专注于统计时间序列预测的Python库。它集成了多种常用模型如ARIMA、ETS等,并通过numba实现高性能计算。该库支持概率预测、外生变量处理和异常检测,可与Spark等大数据框架无缝对接。StatsForecast能高效处理大规模时间序列数据,适用于生产环境和基准测试。
Time-Series-Library - 开源深度学习时间序列分析工具库
GithubTSLib开源项目异常检测时间序列深度学习预测
TSLib为深度学习研究者提供了一个专业开源时间序列分析库,涵盖广泛的应用领域,如长短期预测、数据填充、异常检测和分类。本库提供清晰的代码基础,支持时间序列模型的评估与开发,包括最新的模型评估和深度时间序列研究成果。该工具适合科研和开发人员使用,以推动时间序列分析的未来研究与实践。
pyaf - Python开源库实现自动化时间序列预测
GithubPyAFPython开源项目时间序列预测机器学习自动化
PyAF是一个开源的Python自动预测库,基于NumPy、SciPy等流行数据科学模块构建。该库利用机器学习方法自动预测时间序列未来值,功能comparable于一些商业预测产品。它支持信号分解、外生数据和层次预测,提供简洁API和可定制建模过程。PyAF适用于Python 3.x,采用BSD 3-Clause许可证。PyAF可用于销售预测、股票走势分析、能源需求预测等多种时间序列预测任务。
SimpleStockAnalysisPython - Python股票分析入门教程 从数据获取到策略构建
GitHub项目GithubPython开源项目技术分析数据处理股票分析
该项目提供Python股票分析入门教程,内容涵盖数据获取、分析、技术指标、绘图和简单交易策略构建。教程分为Jupyter和Python两个版本,包含26个主题,循序渐进地介绍Python编程和股票分析基础知识。适合初学者逐步掌握Python股票分析技能。
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