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tfcausalimpact

TensorFlow实现的因果影响分析库

CausalImpact时间序列分析贝叶斯结构模型TensorFlow因果推断Github开源项目

tfcausalimpact是一个基于TensorFlow实现的因果影响分析库。该工具利用贝叶斯结构模型分析干预前后的数据，评估干预效果。支持Python 3.7-3.11，提供统计结果输出和可视化功能。通过变分推断和HMC两种拟合方法，在分析精度和计算性能间实现平衡。适用于研究人员和数据科学家进行因果推断分析，操作简便，功能强大。

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介绍相关项目
DeepCTR - 简易模块化深度学习CTR模型库
CTR模型DeepCTRGithubTensorFlow开源项目推荐系统深度学习
DeepCTR是一个简易、模块化、可扩展的深度学习CTR模型库，提供tf.keras.Model和TensorFlow Estimator接口，适用于快速实验和大规模数据分布式训练。兼容TensorFlow 1.x和2.x，支持多种复杂模型的构建和预测。
deep-significance - 深度神经网络显著性测试的开源解决方案
Githubdeep-significance开源项目显著性检验深度学习神经网络统计学
deep-significance 提供完全测试的显著性测试功能，包括几乎随机顺序（ASO）方法、bootstrap 检验和置换随机化方法。结合 Bonferroni 校正和样本大小分析，兼容 PyTorch、TensorFlow 和 NumPy 数据结构。支持多模型、多数据集和样本级别的比较，帮助用户准确评估模型性能，避免因随机因素导致的错误结论。
privacy - 用于机器学习模型差分隐私训练的 Python 库
GithubPython库TensorFlow Privacy差分隐私开源项目机器学习梯度裁剪
TensorFlow Privacy 是一个用于机器学习模型差分隐私训练的 Python 库。它实现了 TensorFlow 优化器，并提供计算隐私保证的教程和分析工具。该库兼容 TensorFlow 2.x，支持基于 Keras 的估计器。TensorFlow Privacy 持续更新，最新版本分为两个 PyPI 包：用于差分隐私模型训练的 tensorflow-privacy 和用于经验隐私测试的 tensorflow-empirical-privacy。
timesfm - 谷歌研究院开发的时间序列预测基础模型
GithubTimesFM基础模型开源项目时间序列预测深度学习
TimesFM是谷歌研究院开发的时间序列预测基础模型，支持多种时间频率的单变量预测。模型可处理最长512个时间点的上下文和任意长度的预测范围，提供简单的API接口支持数组和pandas输入。通过外部回归器库，TimesFM能处理静态和动态协变量。此外，该模型支持微调功能，允许用户在自有数据上优化性能。
similarity - 用于度量学习的库，支持自监督和对比学习
GithubTensorFlow Similarity对比学习度量学习开源项目相似性学习自监督学习
TensorFlow Similarity 是一个用于度量学习的库，支持自监督和对比学习。该库提供先进的算法，可用于研究、训练、评估和部署基于相似性和对比的模型，包含模型、损失函数、指标、采样器、可视化工具和索引子系统。最新版本支持分布式训练，增加了多模态嵌入和新的检索指标。可在未标记数据上进行预训练以提高准确性，或构建模型找到并聚类相似示例。了解更多请查看文档和示例。
mcfly - 简化时间序列深度学习的开源框架
GithubTensorflowmcfly回归分析开源项目时间序列分类深度学习
mcfly是一个开源的深度学习框架，专门用于时间序列分类和回归。它能直接处理原始数据，无需计算信号特征或专业领域知识，在加速度计数据的活动分类等任务中表现出色。该框架基于TensorFlow 2构建，支持Python 3.10和3.11，并提供可视化工具展示模型配置和性能。mcfly与传统机器学习技术相比具有竞争力，欢迎社区贡献。
Time-series-prediction - 多功能的TensorFlow时间序列预测平台
GithubTFTSTensorFlow开源项目时间序列深度学习预测
TFTS（TensorFlow Time Series）是一个易用的时间序列预测工具包，支持TensorFlow和Keras中的经典及前沿深度学习方法。适用于预测、分类及异常检测任务。提供适应工业、研究和竞赛所需的深度学习模型，配有详尽文档和教程，帮助用户快速入门。
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。
graphics - 深度学习与计算机图形学的融合框架
3D视觉GithubTensorFlow Graphics开源项目机器学习神经网络计算机图形学
TensorFlow Graphics是一个融合深度学习与计算机图形学的开源框架。它提供可微分的图形和几何层，包括相机模型、反射模型、空间变换和网格卷积等，同时支持3D可视化。这些工具可用于开发和优化3D视觉任务的机器学习模型，如物体姿态估计、材质分析和语义分割。该框架致力于帮助研究人员和开发者更高效地解决复杂的3D视觉问题。
tensorflow - TensorFlow与R语言的深度学习框架集成
APIGithubR语言TensorFlow开源项目数据流图机器学习
TensorFlow for R是一个将TensorFlow深度学习框架集成到R语言环境的开源项目。它支持在R中构建和执行TensorFlow计算图，兼容CPU和GPU运算。该项目提供完整的TensorFlow API访问，并包含安装指南和使用文档。适合需要在R中进行机器学习和大规模数值计算的研究人员和数据科学家使用。
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