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Python开源库实现自动化时间序列预测

PyAF时间序列预测机器学习Python自动化Github开源项目

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。

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taipy - 高性能数据与AI网络应用构建工具
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Taipy 是为数据科学家和机器学习工程师设计的，帮助他们使用Python快速构建数据与AI网络应用，无需学习新语言。它支持UI生成与场景/数据管理，使用户能够专注于数据和AI算法，同时简化开发和部署的复杂性。此外，Taipy还提供强大的定制能力和扩展性，让用户从简单的原型快速过済到生产就绪的应用。
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Finance-Python - Python金融计算库 支持量化交易与分析
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awesome-python-data-science - Python数据科学资源集合，详解机器学习与深度学习工具
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该项目收集了全面的Python数据科学资源，包括机器学习、深度学习、自动化机器学习、自然语言处理、计算机视觉、时间序列分析和强化学习等领域的开源库。从通用型机器学习算法到深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow），再到特征工程和数据可视化，用户可以找到适用于各种数据分析和建模需求的工具。项目旨在帮助数据科学家和工程师高效选择工具，以提高开发和分析效率。
autograd - 支持Python和NumPy的高效自动微分库
AutogradGithubNumPyPython开源项目梯度优化自动微分
Autograd是一个自动微分库，可对原生Python和NumPy代码进行微分。它支持反向模式和前向模式微分，能高效计算标量函数对数组参数的梯度。Autograd兼容Python的多数特性，如循环、条件语句、递归和闭包，并支持高阶导数。这个库主要应用于基于梯度的优化，在机器学习、神经网络和科学计算等领域有广泛应用。
awesome-time-series - 时间序列分析资源及工具集锦
GithubPython可视化开源项目数据分析时间序列机器学习
该项目汇集了丰富的时间序列和序列数据处理资源。涵盖Python、R、Java等多种语言的工具库，内容包括特征工程、分割、增强和可视化等方面。同时收录了相关数据库、标注工具、学术论文、开源模型、书籍和课程，为时间序列分析提供全面参考。
automating-technical-analysis - 自动化技术分析与深度学习的金融交易系统
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automating-technical-analysis项目旨在通过数据分析和深度学习简化金融交易决策。它结合了多种流行的技术分析指标，如MACD、慢随机指标和RSI，并利用Transformer编码器神经网络学习价格模式和交易行为。这种创新方法提供实时的买入、卖出或持有建议，有助于优化交易策略。项目通过Streamlit平台提供易于使用的界面，使技术分析变得更加简单和易懂。作为开源项目，它适用于股票和加密货币市场，为交易者提供强大的自动化分析工具。
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PandasAI是一个开源AI数据分析Python库，将生成式AI能力集成到pandas中，使数据框架支持对话。用户可用自然语言查询企业数据，获取实时洞察和数据可视化。支持多种数据源，提供增强分析、可操作洞察和详细报告。PandasAI旨在简化数据分析，助力数据驱动决策，为企业提供稳定、可靠、可扩展的内部数据分析方案。
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