Merlion

全面的时间序列智能分析库

Merlion是一个功能丰富的Python时间序列分析库,集成了预测、异常检测和变点检测等多项能力。它支持单变量和多变量时间序列,提供标准化数据处理、多种算法模型、自动调参、外部变量支持等特性。Merlion还包含实用的后处理规则和灵活的评估流程,可帮助快速开发和基准测试时间序列模型。

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介绍相关项目

meerkat - 专为可视化、探索和注释各类数据集而设计的开源Python库

GithubMeerkat开源库开源项目数据可视化未结构化数据机器学习模型

Meerkat是一个开源的Python库，专为可视化、探索和注释各类数据集而设计，特别适合处理非结构化数据类型（如文本、PDF、图像和视频）。Meerkat支持与Pandas、Arrow和HF Datasets无缝整合，无需数据移动。用户能够使用简洁的Python代码嵌入机器学习模型，实现搜索、分组和自动完成等功能。借助Meerkat的高度定制化可视化组件，适用于探索性数据分析和快速验证数据标注等多种应用场景。

autometrics-py - Python函数自动化监控与性能分析库

AutometricsGithubPrometheusPython函数装饰器开源项目指标监控

autometrics-py是一个Python库，为函数自动添加关键指标监控。它生成标准化指标和Prometheus查询，支持SLO定义、Grafana仪表盘集成和多种指标收集配置。这些功能有助于开发者快速识别和解决生产环境中的问题，提高代码可观测性。

pyspi - 多变量时间序列成对交互统计分析Python库

GithubPython库pyspi多变量数据开源项目时间序列分析统计计算

pyspi是一个计算多变量时间序列数据成对交互统计的Python库。它包含数百种方法，涵盖从简单相关性到Granger因果关系等高级算法。该库适用于金融、神经影像等领域的时间序列分析。作为开源项目，pyspi致力于提供全面的时间序列分析工具，并鼓励社区参与开发。

lag-llama - 首个开源时间序列预测基础模型，实现零样本及微调能力

GithubLag-Llama基础模型开源模型开源项目时间序列预测概率预测

Lag-Llama是开源的时间序列预测基础模型，支持任意频率和预测长度的零样本预测及模型微调。项目提供预训练和微调脚本，可复现论文实验。模型具备强大的零样本能力，微调后性能更佳。使用时可通过调整上下文长度和学习率等参数优化性能。作为概率预测模型，Lag-Llama输出每个时间步的概率分布。

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。

Time-LLM - 开发用于时序预测的高级语言模型

GithubICLR 2024Time-LLM大语言模型开源项目时间序列预测框架重编程

Time-LLM将大型语言模型重新用于时序预测，利用其强大功能处理时序数据，并结合专家知识和任务说明提升预测精度。支持Llama-7B、GPT-2和BERT等模型，框架灵活且适应性广泛。了解Time-LLM的最新更新、使用案例和技术细节，访问我们的详细介绍及相关资源。

timetk - R语言时间序列分析与可视化工具包

GithubR语言timetk开源项目数据可视化时间序列分析机器学习

timetk是一个功能丰富的R语言时间序列分析工具包。它提供数据可视化、处理和特征工程功能，支持交互式和静态绘图、时间序列机器学习、异常检测和聚类分析。与同类包相比，timetk功能更全面、易用性更高，可简化时间序列分析和预测建模流程。该包适用于需要高效处理和分析时间序列数据的研究人员和数据科学家。

anomalize - R语言时间序列异常检测工具

AnomalizeGithubR语言开源项目异常检测数据分析时间序列

anomalize是一个R语言包，用于时间序列异常检测。它提供时间序列分解、异常检测和重组等功能，可有效分离正常数据和异常数据。该工具支持直观的可视化，并可通过清理异常值提高预测准确性。虽然核心功能已被timetk包替代，但anomalize仍保留原有功能以支持现有代码。

Merlin - GPU加速推荐系统解决方案助力大规模数据处理与模型训练

GPU加速GithubNVIDIA Merlin开源项目推荐系统深度学习特征工程

Merlin是NVIDIA开发的开源库，为推荐系统提供GPU加速解决方案。它包含多个组件如NVTabular和HugeCTR，支持大规模数据处理、特征工程、模型训练和部署。Merlin能处理数百TB数据，通过GPU加速提升系统性能。它兼容TensorFlow、PyTorch等框架，便于构建和优化推荐模型。

LotteryPrediction - 将机器学习应用于彩票数据分析和预测模型

Github开源项目彩票预测数据分析时间序列预测机器学习深度学习

LotteryPrediction是一个开源项目，结合机器学习和数据分析技术，旨在为彩票预测提供数据驱动的解决方案。该项目通过分析历史开奖数据，识别潜在模式，并应用统计方法预测未来结果。LotteryPrediction提供多种服务级别，从基础开源版本到定制化企业解决方案。项目还包含数据可视化工具，帮助用户更好地理解彩票数据趋势。需要注意的是，该项目不保证预测准确性，仅作为辅助决策工具使用。

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