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PaddleTS

基于飞桨的开源时序分析库 提供全面深度学习模型

PaddleTS是基于飞桨框架的时序建模库,专注深度学习模型。它提供统一数据结构和基础功能封装,内置多种先进模型和数据转换工具。支持自动调优、第三方集成、GPU加速和集成学习。涵盖预测、表征、异常检测等任务,为时序分析提供全面解决方案。

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。
pandas-ta - Python金融技术分析库 提供130多种指标和实用工具
GithubPandas TAPython开源项目技术分析指标库数据处理
Pandas TA是一个基于Python的金融技术分析库,集成了130多种技术指标和60多种TA-Lib蜡烛图模式。该库提供常用指标如移动平均线、MACD、布林带等,并支持多进程计算以提高效率。它还包含示例代码,展示如何创建自定义策略。Pandas TA充分利用了Pandas库的优势,为金融数据分析提供了丰富的工具和灵活的功能。
Awesome-GNN4TS - 时间序列分析中图神经网络的研究进展与应用
GNNGithub图神经网络开源项目时间序列分析机器学习深度学习
本项目汇集图神经网络(GNN)在时间序列分析领域的研究进展和资源,涵盖预测、分类、异常检测和插值等任务。内容包括相关论文、数据集和应用概述,以及面向任务和模型的GNN4TS分类方法,为该领域研究和应用提供参考。
dtaidistance - 快速时间序列距离计算库
DTWGithub动态时间规整开源项目时间序列聚类距离计算
dtaidistance是一个高效的时间序列距离计算Python库。它提供纯Python和优化的C实现,支持动态时间规整(DTW)等算法。该库与NumPy和Pandas兼容,避免了不必要的数据复制。支持多维时间序列、子序列搜索和聚类。dtaidistance为时间序列分析和机器学习提供了快速的距离计算工具,是处理时序数据的理想选择。
probability - TensorFlow生态系统中的概率推理与统计分析工具
GithubTensorFlow Probability分布计算开源项目概率推理深度学习统计分析
TensorFlow Probability 是一个概率推理与统计分析库,作为 TensorFlow 生态系统的一部分,结合了概率方法与深度网络。其功能包括自动微分的梯度推断,以及通过 GPU 和分布式计算实现对大规模数据集和模型的可扩展性。主要组件包括概率分布、可逆变换、联合分布、概率层和多种概率推断算法,如马尔可夫链蒙特卡洛和变分推断。提供详细教程和案例,帮助用户解决实际问题。
kaggle_pipeline_tps_aug_22 - 开源Python框架简化Kaggle表格数据竞赛流程
GithubKaggle开源项目数据处理机器学习模型训练特征工程
这是一个面向Kaggle表格数据竞赛的开源Python框架。它集成了数据处理、可视化、特征工程、模型训练等功能的API。虽然最初为Kaggle TPS August 2022设计,但经简单调整可适用于其他表格数据竞赛。该框架涵盖了从数据预处理到提交预测结果的完整机器学习流程,为Kaggle参赛者提供了实用的工具支持。
Research - 基于飞桨的前沿AI研究汇集 涵盖计算机视觉和自然语言处理
GithubPaddlePaddle开源项目深度学习知识图谱自然语言处理计算机视觉
该项目展示基于飞桨深度学习平台的前沿研究工作,包括计算机视觉、自然语言处理、知识图谱和时空数据挖掘领域的顶会论文和冠军模型。涉及图像检索、车辆再识别、机器翻译、对话系统等多个方向,为AI研究提供参考资源和基线实现。
scikit-learn-ts - Node.js环境下的Python机器学习库集成方案
GithubNode.jsPythonTypeScriptscikit-learn-ts开源项目机器学习
scikit-learn-ts项目为Node.js开发者提供了使用Python scikit-learn机器学习库的便捷方式。该项目自动生成257个TypeScript类,涵盖KMeans、TSNE和PCA等算法,性能优于纯JavaScript实现。适用于本地开发环境,配有详细文档和示例,简化了Node.js中的机器学习应用。
skforecast - 高效的Python时间序列预测库
GithubPython库scikit-learnskforecast开源项目时间序列预测机器学习
skforecast是一个专门用于时间序列预测的Python库,兼容scikit-learn API的各种回归器。它提供了全面的工具集用于训练、验证和预测,支持单序列和多序列、递归和直接策略等多种预测场景。该库注重快速原型设计、可靠模型评估和生产部署,适用于各类时间序列预测任务。
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