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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。

timetk - R语言时间序列分析与可视化工具包
GithubR语言timetk开源项目数据可视化时间序列分析机器学习
timetk是一个功能丰富的R语言时间序列分析工具包。它提供数据可视化、处理和特征工程功能,支持交互式和静态绘图、时间序列机器学习、异常检测和聚类分析。与同类包相比,timetk功能更全面、易用性更高,可简化时间序列分析和预测建模流程。该包适用于需要高效处理和分析时间序列数据的研究人员和数据科学家。
orbit - 用于贝叶斯时间序列预测和推断的 Python 包
GithubOrbitPython安装指南开源项目时间序列预测贝叶斯推断
Orbit 是一个用于贝叶斯时间序列预测和推断的 Python 包,提供直观的初始化-拟合-预测接口。支持的模型包括ETS、LGT、DLT和KTR,采用MCMC、MAP和VI等方法进行优化。用户可以通过PyPI、源码或Anaconda安装,并提供详细的文档和教程。
poutyne - 简化PyTorch开发 加速神经网络训练
GithubPoutynePyTorch开源项目模型训练深度学习神经网络
Poutyne是一个简化的PyTorch深度学习框架,能够处理神经网络训练中的大量样板代码。该框架提供简洁的模型训练接口、丰富的回调函数及自动检查点保存功能,显著提升开发效率。Poutyne兼容最新版PyTorch和Python 3.8+,适合需要快速构建和训练神经网络的研究人员及开发者。
pystore - 快速高效的Pandas时间序列数据存储库
GithubPandasParquetPyStore开源项目数据存储时间序列
PyStore是专为Pandas时间序列数据设计的快速存储库。它利用Pandas、Numpy、Dask和Parquet技术,实现高效的数据存储和查询。支持本地文件系统,每秒可处理数百万行数据。PyStore提供集合管理、快照和元数据查询功能,适合大规模时间序列数据的存储和分析。
statsmodels - Python统计建模和数据分析工具包
GithubPython包statsmodels开源项目数据分析时间序列分析统计模型
statsmodels是一个全面的Python统计建模库,提供多种统计方法和工具。包括线性回归、广义线性模型、时间序列分析、生存分析等功能。该项目文档完善,社区活跃,持续更新。适用于数据科学家和研究人员进行各类统计分析和建模任务,可处理从基础到高级的数据分析需求。
tsai - 专注于时间序列分析的深度学习库,支持分类、回归和预测任务。
GithubPytorchdeep learningfastaitime seriestsai开源项目
tsai是基于Pytorch和fastai的开源深度学习库,专注时间序列分析,涵盖分类、回归和预测等任务。支持多种模型和数据集,并提供详尽的教程。适用于Pytorch 2.0,安装简便,适合开发和前沿研究。
AlphaPy - 多功能机器学习框架 整合市场分析与体育预测
AlphaPyGithub开源项目数据科学机器学习金融分析预测模型
AlphaPy是一个基于Python的综合机器学习框架,集成了scikit-learn、Keras和XGBoost等多种先进模型。它不仅提供集成模型生成功能,还包含MarketFlow和SportFlow等专用工具,用于市场分析和体育赛事预测。此外,AlphaPy支持交易系统开发和投资组合分析,为数据科学家和金融分析师提供了全面的解决方案。
pflowtts_pytorch - 高效零样本语音合成模型
GithubP-Flow开源项目流匹配生成解码器语音合成语音提示零样本TTS
pflowtts_pytorch是P-Flow论文的一个非官方实现,提供了基于语音提示的零样本文本转语音功能。该模型采用语音提示文本编码器和流匹配生成解码器,仅需少量训练数据即可实现与大规模模型相当的说话人相似度,同时具有显著更快的采样速度。在发音准确性和语音自然度方面表现出色,为高效率和高质量的语音合成提供了新的解决方案。
PufferLib - 复杂游戏环境强化学习的简化工具
GithubPufferLibPyTorch开源项目强化学习环境包装
PufferLib是一个包装层工具,旨在简化复杂游戏环境中的强化学习开发。它支持原生PyTorch网络和简短的环境绑定,自动处理大部分复杂操作。该工具提供优化的LSTM支持、性能指标、本地仪表板、异步环境采样和检查点等功能,为强化学习研究提供全面解决方案。
PySODEvalToolkit - Python图像分割评估工具包
GithubPR曲线PySODMetricsPython工具箱图像分割评估开源项目评估指标
PySODEvalToolkit是一个Python工具包,用于评估图像灰度和二值分割算法的性能。它提供多种评估指标如MAE、F-measure和E-measure,适用于显著性目标检测和伪装目标检测等任务。该工具支持批量评估多个数据集和方法,可生成PR曲线等可视化结果,并具备多线程加速和结果导出功能。PySODEvalToolkit为研究人员提供了全面而高效的图像分割评估解决方案。
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