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PyPOTS

部分观测时间序列机器学习的开源Python工具箱

PyPOTS是一个专注于部分观测时间序列(POTS)机器学习的Python工具箱。它集成了经典和前沿算法,支持数据插补、分类、聚类、预测和异常检测等任务。该工具箱提供统一API、详细文档和交互示例,简化POTS数据处理流程。PyPOTS支持多种神经网络模型,并具备超参数优化功能,为时间序列分析提供综合解决方案。

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。
prophet - 开源时间序列预测库Prophet
FacebookGithubProphet开源软件开源项目时间序列预测机器学习
Prophet是Facebook开发的开源时间序列预测库。基于加法模型,它能处理非线性趋势、多重季节性和节假日效应。适用于具有强季节性且拥有较长历史数据的时间序列,对缺失数据和趋势变化有较强适应性。Prophet支持Python和R语言,API简洁易用,可快速生成高质量预测。
tpotce - 多功能蜜罐平台强化网络安全监控
DockerGithubT-Pot开源开源项目网络安全蜜罐平台
T-Pot是一个多架构蜜罐平台,集成20多种蜜罐和多种可视化选项。该平台利用Elastic Stack进行数据分析,通过实时攻击地图展示攻击情况。T-Pot支持在虚拟机、物理硬件和云环境中部署,集成多种安全工具,可用于网络安全监控和威胁情报收集。
tsmoothie - Python时间序列平滑和异常检测库
BootstrapGithubtsmoothie平滑处理开源项目异常检测时间序列
tsmoothie是一个Python库,专门用于时间序列平滑和异常检测。它提供多种平滑技术,包括指数平滑、卷积平滑和谱平滑等,能高效处理单个或多个时间序列。该库支持计算置信区间,便于识别异常值,并实现了滑动窗口平滑和时间序列bootstrap功能。tsmoothie适用于各类时间序列分析任务,是数据科学家和分析师的有力工具。
exoplanet - 基于PyMC的系外行星观测数据分析工具包
GithubPyMCexoplanet天文学开源项目时间序列分析概率建模
exoplanet是一个基于PyMC的开源工具包,专门用于天文学时间序列数据的概率建模,尤其适用于系外行星观测数据分析。它扩展了PyMC的功能,提供了针对系外行星数据集的自定义函数和分布。该工具包具有高性能的模型构建语言和推理引擎,能有效处理大量参数问题,为天文学研究提供了实用的数据分析解决方案。
EasyTemporalPointProcess - 灵活可配置的时序点过程开源工具包 支持多框架和结果复现
EasyTPPGithub事件预测开源工具包开源项目时间点过程机器学习
EasyTemporalPointProcess是一个用于时序点过程开发和应用的开源工具包。该工具包具有配置灵活、兼容性强和结果可复现等特点,支持多种先进TPP模型,提供预处理数据集和超参数优化功能。EasyTPP同时兼容TensorFlow和PyTorch框架,可用于学术研究和工业实践。研究人员和从业者可以利用它轻松定制TPP模型并进行开放基准测试。
awesome-time-series - 时间序列预测与分析的全面资源汇总
GithubTransformer图神经网络开源项目异常检测时间序列预测深度学习
本项目汇集了时间序列预测领域的最新论文、代码和相关资源。内容涵盖M4竞赛、Kaggle时间序列竞赛、学术研究、理论基础、实践工具和数据集等。为研究人员和从业者提供全面的参考资料,促进时间序列预测技术的深入研究与应用。
tomotopy - 最优性能的Python主题模型库
GithubLDA模型Python扩展SIMD指令集tomotopy主题建模开源项目
该库支持多种主题模型,利用现代CPU的向量化技术提升速度,提供直观的交互视图和高性能并行算法。可轻松通过pip安装,兼容Windows、macOS和Linux,适用于大规模文本数据处理。
tspiral - 优化时间序列预测的Python工具包
GithubPython包scikit-learntspiral开源项目时间序列预测机器学习
tspiral是一个专注于时间序列预测的Python工具包,提供多种优化技术如递归预测、直接预测、堆叠预测和修正预测。它与scikit-learn兼容,支持全局和多变量时间序列预测,并提供简洁API。tspiral将复杂的时间序列问题转化为表格式监督回归任务,方便用户利用scikit-learn生态系统进行预测分析。
pygod - 图形异常检测的Python库
GithubGraph Outlier DetectionPyGODPyTorchPython图异常检测开源项目
PyGOD是一个用于图形异常检测的Python库,支持超过10种检测算法,可应用于社交网络和安全系统中的异常检测。该库基于PyTorch和PyTorch Geometric,提供一致的API、详细的文档和互动示例,支持节点、边和图级别的检测任务。与PyG数据对象完全兼容,并具备处理大规模图数据的扩展能力,简化了图数据的处理流程。
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