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多变量时间序列的自动化异常检测系统

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。

TSDB - 高效便捷的时间序列数据集加载库
GithubPyPOTSTSDB开源工具开源项目数据挖掘时间序列数据集
TSDB是一个时间序列数据集加载库,支持172个公开数据集的一键加载。该工具简化了研究人员和工程师的数据获取流程,使他们能专注于数据处理。TSDB具备数据下载、加载和缓存管理功能,并支持缓存目录迁移。作为PyPOTS工具箱的组成部分,TSDB为时间序列数据挖掘提供了基础支持。
pytorch-ood - 基于PyTorch的深度学习异常检测库
GithubPyTorch开源项目异常检测机器学习深度学习神经网络
pytorch-ood是一个专为深度学习设计的异常检测库。该库提供多种检测方法、损失函数、数据集和神经网络架构,支持预训练权重,并兼容pytorch-lightning等框架。它涵盖开放集识别、新颖性检测、置信度估计等领域,采用统一的异常分数约定,方便比较不同方法。这个基于PyTorch的工具库为研究人员和开发者提供了全面的异常检测解决方案。
BasicTS - 公平且标准的时间序列预测基准和工具包
BasicTSGithub基准测试工具包开源项目时间序列预测深度学习
BasicTS是一个开源的时间序列预测基准和工具包,支持空间-时间预测和长时间序列预测等任务。它提供统一标准的评估流程,实现对主流深度学习模型的公平对比。BasicTS还提供易用的接口,便于设计和评估新模型。该项目内置多个数据集和基线模型,支持多种计算设备,并有完善的日志系统。BasicTS致力于推动时间序列预测研究的发展。
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。
surpriver - 利用机器学习与异常检测技术提前发现高波动股票
GithubSurpriver开源项目数据字典机器学习股票分析股票异常检测
Surpriver结合机器学习与异常检测技术,分析股票价格与交易量的变化,帮助交易者预测股市异动。该工具支持Docker,提供实时与历史数据分析,同时兼容股票和加密货币。
TDengine - 高性能时序数据库助力工业物联网数据管理
GithubTDengine大数据实时数据处理开源项目时序数据库物联网
TDengine是为工业物联网设计的高性能时序数据库,每天可处理PB级传感器数据。它提供实时数据摄取、存储、分析和分发功能,支持高效SQL查询、时间窗口查询和集群部署。TDengine为主流编程语言提供客户端库,适用于从独立开发者到大型企业的各类用户,助力传统行业数字化转型,充分挖掘数据价值。
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。
numalogic - 开源时间序列分析和异常检测框架
AIOpsGithubnumalogic开源项目异常检测时间序列分析机器学习
numalogic是一个开源的机器学习框架,专注于运营数据分析和AIOps。该框架集成了多种ML模型和算法,提供预测性数据分析、模型选择、数据处理和特征提取功能。numalogic适用于部署失败检测、系统故障识别、欺诈检测等场景。它支持实时训练,可根据输入数据自动更新模型,适合构建持续运行的ML平台。numalogic设计简洁,易于使用和扩展,为数据分析提供了灵活的解决方案。
tsfresh - 时间序列特征自动提取和分析的Python开源工具
GithubPythontsfresh开源项目时间序列机器学习特征提取
tsfresh是一个开源Python库,专注于时间序列数据的自动特征提取。它集成了统计学、时间序列分析、信号处理和非线性动力学的算法,并提供了特征选择机制。该工具可处理多种采样数据和事件序列,提供100多种预定义特征,并通过内置过滤程序评估特征重要性。tsfresh支持回归和分类任务,兼容sklearn、pandas和numpy,可在本地或集群环境运行,为时间序列分析提供了高效解决方案。
PaddleTS - 基于飞桨的开源时序分析库 提供全面深度学习模型
GithubPaddlePaddlePaddleTSPython库开源项目时序建模深度学习
PaddleTS是基于飞桨框架的时序建模库,专注深度学习模型。它提供统一数据结构和基础功能封装,内置多种先进模型和数据转换工具。支持自动调优、第三方集成、GPU加速和集成学习。涵盖预测、表征、异常检测等任务,为时序分析提供全面解决方案。
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