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dtwclust

R语言时间序列聚类工具包 支持多种算法和距离度量

dtwclust是一个用于时间序列聚类的R语言包,实现了多种聚类算法,包括传统方法和新型的k-Shape、TADPole等。该包支持分区、层次和模糊聚类,提供DTW、GAK、软DTW等距离度量,并针对DTW进行了优化。它还包含聚类有效性指数、多变量支持和并行计算功能。dtwclust设计灵活,允许用户自定义距离度量和质心计算方法,适用于各类时间序列聚类任务。

Awesome-TimeSeries-SpatioTemporal-LM-LLM - 大型语言模型在时序和时空数据分析中的应用资源
Github基础模型大型语言模型开源项目时空数据时间序列预训练模型
该项目汇集了用于时间序列、时空数据和事件数据分析的大型语言模型及基础模型资源。内容全面涵盖了最新研究进展,包括论文、代码和数据集。涉及领域包括通用时间序列分析、交通、金融、医疗等多个应用方向,以及事件分析、时空图和视频数据等相关主题。项目为研究人员和实践者提供了一个综合性资源库,并持续更新最新成果。
r-novice-gapminder - R语言入门,可重复科学分析实践教程
GapminderGithubR语言开源项目数据分析科学计算编程入门
这是一个面向非程序员的R语言入门项目,聚焦于可重复科学分析。项目使用Gapminder数据集,教授R语言基础知识、模块化编程和数据分析最佳实践。课程强调科学计算中的任务自动化和封装,旨在为学习者奠定扎实的R语言基础。虽不涉及统计分析,但内容丰富,适合一天或半天的研讨会教学。
hBayesDM - 分层贝叶斯决策建模工具支持R和Python
GithubR语言hBayesDM决策任务分层贝叶斯模型开源项目计算精神病学
hBayesDM是一个为决策任务提供分层贝叶斯分析的开源软件包。它基于Stan进行贝叶斯推断,支持R和Python语言。该工具能分析强化学习和决策制定的神经计算机制,为心理学、神经科学和行为经济学等领域的研究者提供强大的分析支持。项目提供详细教程、邮件列表和问题报告渠道,便于使用和问题解决。
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。
dygraphs - JavaScript驱动的交互式时间序列图表库
GithubJavaScript图表库dygraphs交互式图表开源项目数据可视化时间序列
dygraphs是一个专注于时间序列数据可视化的JavaScript图表库。该库支持交互式缩放和平移、误差带显示、鼠标悬停值展示等功能,无需依赖外部服务器或Flash。dygraphs易于集成,兼容Google Visualization API,并提供丰富的自定义选项。这使其成为需要高性能、灵活的时间序列数据展示的Web应用的理想选择。
tods - 多变量时间序列的自动化异常检测系统
GithubTODS多变量数据开源项目异常检测时间序列自动机器学习
TODS是一个专注于多变量时间序列数据异常检测的全栈自动化机器学习系统。它提供数据处理、时间序列处理、特征分析等全面模块,支持点级、模式级和系统级三种检测场景。TODS的主要特点包括全栈机器学习功能、广泛的算法支持,以及能够自动搜索最佳模块组合构建最优管道的自动化机器学习能力。
sktime-dl - 时间序列分析工具的演变
Githubsktime代码迁移开源项目时间序列机器学习深度学习
sktime-dl项目正在整合到sktime框架中,作为其mini-packages的一部分。原sktime-dl的大多数估计器现已迁移至sktime的深度学习分类和回归模块。项目鼓励开发者参与剩余部分的迁移工作,相关贡献指南可在sktime GitHub仓库的规划问题中查阅。这一变更旨在整合和优化时间序列分析工具,为用户提供更统一的体验。
ml-course - Andrew NG机器学习MOOC课程的R语言编程练习实现
Andrew NGGithubMOOCR语言开源项目机器学习编程练习
该开源项目在GitHub上为Andrew NG教授的机器学习MOOC课程提供R语言版本的编程练习代码。包含练习说明、启动代码和解决方案,使学习者能用免费的R软件替代MATLAB/Octave完成作业。项目还提供依赖包安装和作业提交指南,帮助学习者顺利完成这门机器学习入门课程。
tempo - Databricks上的时间序列数据处理工具库
DatabricksGithubPySparkTempo开源项目数据处理时间序列
Tempo是一个基于PySpark的开源时间序列数据处理工具库。它为Databricks上的数据团队提供了一套抽象和函数,简化了时间序列数据的操作和分析。Tempo扩展了PySpark的功能,通过易用的API支持复杂的时间序列分析任务。这个工具库适用于需要在大规模数据集上进行高效时间序列处理的场景。
AutoTS - 自动化时间序列预测工具
AutoTSGithubPython包开源项目数据分析时间序列预测自动机器学习
AutoTS是一个Python时间序列预测工具,专注于快速部署高精度预测模型。该工具在2023年M6预测竞赛中表现出色,支持多种预测模型和数据转换方法。AutoTS能够处理多变量输出和概率预测,通过自动机器学习寻找最佳模型组合。它适用于大规模数据集,提供横向和马赛克风格的集成方法,以及丰富的指标、交叉验证和数据处理功能。
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