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functime

高性能时间序列机器学习Python库

functime是一个面向大规模时间序列数据分析的Python库,提供高效的全局预测和特征提取功能。它支持时间序列预处理、交叉验证和性能评估,通过惰性Polars变换实现优化。该库能快速处理海量时间序列,支持外生特征和自动化调优,并集成LLM代理用于预测分析,适用于各种机器学习和数据分析任务。

aeon - 开源时间序列学习框架
GithubPythonaeon开源项目时间序列机器学习算法
aeon是一个开源时间序列学习框架,兼容scikit-learn,集成最新和经典的机器学习算法。支持预测、分类等任务,采用numba实现高效计算,并提供统一接口便于算法比较。该框架涵盖广泛的时间序列算法,持续更新最新研究成果,适用于Python 3.9及以上版本。
neural_prophet - 易用的开源时间序列预测框架
GithubNeuralProphetPyTorch开源项目时间序列预测模型构建
NeuralProphet是一个基于PyTorch的开源框架,将神经网络与传统时间序列算法结合,专为时间序列预测而设计。它提供简便的代码接口,支持模型定制、趋势检测、季节性分析和事件影响评估,适合高频次和长期数据。项目仍在beta阶段,欢迎社区贡献。
chronos-t5-tiny - 轻量级时间序列预测模型 基于T5架构设计
Chronos-T5GithubHuggingface开源项目时间序列预测概率预测模型语言模型架构预训练模型
Chronos-T5-Tiny是一款轻量级时间序列预测模型,基于T5架构设计。该模型将时间序列转换为token序列进行训练,能够生成概率性预测并支持多轨迹采样。与原始T5相比,Chronos-T5-Tiny仅使用4096个不同token,参数量减少至800万,更加精简高效。研究人员和开发者可通过简洁的Python接口快速应用此模型进行时间序列分析。
fklearn - 通过函数式编程简化机器学习问题的解决方案
Apache许可证Githubfklearnscikit-learn功能编程开源项目机器学习
fklearn基于函数式编程原则,旨在简化实际机器学习问题的解决。其核心原则包括:模型验证应反映真实情况、生产模型应与已验证模型一致、模型可快速投产,以及结果的可重复性和易于深入分析。用户可通过pip或源码安装fklearn,并可参考详尽文档和社区支持以快速入门。
hierarchicalforecast - Python层级预测库 整合统计与计量经济学方法
GithubPython库层次化预测开源项目数据一致性时间序列预测预测方法
HierarchicalForecast是一个Python库,提供多种层级预测协调方法,如BottomUp、TopDown等,并支持概率一致性预测。该框架集成公开数据集、评估指标和统计基线,旨在为行业和学术界提供可靠的层级预测基准,促进时间序列领域的统计建模和机器学习融合。它为开发新的层级预测算法提供了有力工具,有助于推动相关研究和应用的发展。
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。
jhTAlib - 时间序列技术分析的Python开源库
GithubPythonjhTAlib交易软件开源项目技术分析时间序列
jhTAlib是一个专注于时间序列技术分析的Python开源库。它提供丰富的技术指标和分析工具,适用于开发技术分析软件、图表绘制、回测系统和交易机器人。该库仅依赖Python标准库,安装简便,支持多种数据格式。jhTAlib附带详细文档和示例,是量化交易和金融分析的实用工具。
pydlm - 基于Python的贝叶斯时间序列建模库
GithubPyDLMPython库开源项目数据分析时间序列建模贝叶斯动态线性模型
pydlm是一个Python时间序列建模库,基于贝叶斯动态线性模型。它提供了快速的模型拟合和推断,包含趋势、季节性和动态回归等灵活组件。支持前向过滤、后向平滑和长期预测,并具有简洁的API。pydlm适用于构建复杂时间序列模型,进行数据分析和预测。
ta-lib-python - 高效金融技术分析库 支持多种指标与图表识别
GithubPythonTA-Lib开源项目技术分析指标金融市场
TA-Lib Python是一个基于Cython的金融技术分析库,提供150多种市场技术指标和蜡烛图模式识别。性能优于原始SWIG接口,支持NumPy、Pandas和Polars等数据处理库。该库为金融分析软件开发者提供多种技术分析工具,可用于处理市场数据,计算移动平均线、MACD、RSI、布林带等指标。
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。
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