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temporian

高效可靠的时间数据预处理库

Temporian是一个专注于时间序列分析和数据预处理的Python库。它支持多种时间数据类型,包括多变量时间序列、事件日志和跨源事件流。经过优化,Temporian在处理时间数据时的效率可达常规库的1000倍。此外,它还提供了防止数据泄露的功能,并能与现有机器学习生态系统无缝集成,为时间数据处理提供了高效可靠的解决方案。

nolitsa - 全面的Python非线性时间序列分析库
GithubLyapunov指数NoLiTSAPython模块嵌入维度估计开源项目非线性时间序列分析
NoLiTSA是一个开源Python模块,专门用于非线性时间序列分析。它实现了多种标准算法,如嵌入延迟估计、维度估计、相关维数计算和最大Lyapunov指数估计。模块支持FT、AAFT和IAAFT替代数据生成,并提供噪声减少功能。NoLiTSA适用于复杂的时间序列分析任务,已在天体物理学和流体动力学研究中应用,为科研人员提供了可靠的分析工具。
RedisTimeSeries - Redis官方开发的时间序列数据库模块 支持高吞吐低延迟
GithubRedisTimeSeriesRedis模块开源项目数据存储时间序列分析时间序列数据库
RedisTimeSeries是Redis官方开发的时间序列数据库模块,支持高吞吐量数据插入和低延迟读取。该模块提供时间范围查询、聚合分析、可配置数据保留策略、自动数据压缩和二级索引等功能。适用于处理传感器数据、股票价格、流量统计等时间序列信息。RedisTimeSeries可与Prometheus和Grafana等工具集成,是一个全面的时间序列数据处理解决方案。
texthero - 全面的文本数据处理和可视化工具
GithubTexthero开源项目文本可视化文本表示文本预处理自然语言处理
Texthero是一个专为现代程序员设计的Python工具包,致力于快速高效地处理和可视化文本数据。其功能包括文本预处理、自然语言处理、文本表示、向量空间分析和文本可视化。Texthero与Pandas具有相同的表达能力,并提供全面的文档支持,对语言学知识要求较低。该项目免费开源,鼓励社区贡献,共同提升多语言支持。
Anomaly-Transformer - 创新时间序列异常检测模型的新方法
Anomaly-TransformerGithub开源项目异常检测无监督学习时间序列注意力机制
Anomaly-Transformer是一种时间序列异常检测模型,利用关联差异作为可区分标准,并结合Anomaly-Attention机制和极小极大策略提高检测效果。该模型在多个基准数据集上展现出优秀性能,为无监督时间序列异常检测领域提供了新的解决方案。
chronon - 简化AI/ML应用的数据计算和服务平台
AI/MLChrononGithub回填在线服务开源项目数据平台
Chronon 是一个数据平台,专为 AI/ML 应用简化数据计算和服务的复杂性。主要功能包括批处理和流计算、可扩展的历史数据回填、低延迟服务、数据准确性和一致性保证,以及丰富的观察和监控工具。Chronon 能处理组织内的各种数据类型,支持在线和离线一致性,提升模型训练和评估效率。了解更多详情,请访问 chronon.ai。
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。
pg_timeseries - PostgreSQL时序数据管理与分析扩展
GithubPostgreSQL开源项目数据分区数据分析数据压缩时间序列API
pg_timeseries是PostgreSQL的时序数据管理扩展,提供自动分区、压缩和保留策略等功能。它简化了时序表的创建和维护,并包含分析辅助函数以简化复杂查询。该扩展依赖columnar、pg_cron和pg_partman,支持Docker快速部署。pg_timeseries为时序数据提供了全面的管理和分析解决方案。
timelinize - 开源工具助力整合和探索个人数字生活记录
GithubTimelinize个人历史开源项目数据整理时间线跨平台
Timelinize是一款开源工具,用于整合个人数字内容到统一时间线。支持从计算机、手机、在线账户等多种来源导入照片、视频、聊天记录和位置历史等数据。用户可在本地设备安全存储并浏览个人记忆。通过多样化可视化界面,Timelinize让用户能够方便地回顾过往,探索生活轨迹,实现对数字生活的全面掌控。
tspiral - 优化时间序列预测的Python工具包
GithubPython包scikit-learntspiral开源项目时间序列预测机器学习
tspiral是一个专注于时间序列预测的Python工具包,提供多种优化技术如递归预测、直接预测、堆叠预测和修正预测。它与scikit-learn兼容,支持全局和多变量时间序列预测,并提供简洁API。tspiral将复杂的时间序列问题转化为表格式监督回归任务,方便用户利用scikit-learn生态系统进行预测分析。
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。
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