sysidentpy

非线性系统识别和时序预测的Python工具库

SysIdentPy NARMAX模型系统识别时间序列预测非线性建模 Github 开源项目

SysIdentPy是一个开源Python库,专注于NARMAX模型及其变体的系统识别。该库提供先进的模型结构选择和参数估计技术,支持多种基函数,并可与神经网络和机器学习算法集成。它为时间序列分析和动态系统建模提供了灵活易用的框架,适用于构建动态非线性模型。

文档

dtw-python - 实现动态时间规整算法的Python包

DTWGithubPython包动态时间规整开源项目时间序列分析模式识别

dtw-python是一个实现动态时间规整(DTW)算法的Python包。它支持任意局部和全局约束、快速本地代码执行、多种绘图样式等功能。该包提供计算对齐、绘制对齐和规整函数、表示步骤模式等方法,适用于经济计量学、化学计量学和时间序列挖掘中的分类和聚类任务。它是R语言DTW包的Python等效实现,采用GPL开源许可证发布。最新版本为X.X.X,详细文档可参考项目官网 https://dynamictimewarping.github.io。

PySCIPOpt - Python与SCIP优化套件的桥梁

GithubPySCIPOptPythonSCIP优化开源项目接口

PySCIPOpt是一个Python接口库，用于访问SCIP优化套件。它能通过Python构建和求解数学优化模型，支持开发自定义插件如定价器和启发式算法。PySCIPOpt安装简便，易于使用，功能全面，适用于多种优化问题。项目定期更新，文档完善，为Python编程和高性能优化求解提供了有效连接。

imodels - 一款提供易用且兼容的透明、简洁预测模型的集成scikit-learn的Python库

GithubPythonimodelsscikit-learn开源项目机器学习解释模型

imodels，一款集成scikit-learn的Python库，提供易用且兼容的透明、简洁预测模型。它应用最新的解释性模型技术，旨在提高机器学习的计算效率和预测精准度。包含imodelsX模块以支持NLP领域，且拥有完善的教程和文档，满足多样化应用需求。

PyPCAPKit - Python网络数据包解析与分析库

GithubPCAP文件PyPCAPKitPython库协议分析开源项目网络数据包分析

PyPCAPKit是一个开源的Python网络数据包解析和分析库，提供PCAP文件的提取、构建和分析功能。相比其他PCAP文件提取器，它能提供更详细的数据包信息和更符合Python风格的接口。该库支持Scapy、DPKT和PyShark等多种提取引擎，可加速处理速度。PyPCAPKit适用于Python 3.6及以上版本，支持通过pip安装。

Auto_TS - 自动构建和选择多种时间序列模型的高效工具

Auto_TSGithubProphet开源项目时间序列模型自动化机器学习预测

Auto_TS是一个时间序列自动建模工具，支持ARIMA、SARIMAX、VAR、分解模型和机器学习模型等多种技术。它能自动构建和选择最佳模型，适用于不同频率的数据，并提供灵活的参数设置。Auto_TS支持交叉验证和预测功能，简化了建模过程，提高了效率。该工具适合数据分析人员使用，可通过简单的代码实现复杂的时间序列建模任务。

PySyft - 隐私保护下的数据科学：无需获取数据副本使用非公开信息

GithubPySyft开源项目数据分析数据科学数据隐私远程数据科学

PySyft革新数据科学，允许在不查看或复制数据的情况下使用非公开信息。通过连接Datasite，数据所有者控制数据保护，数据科学家直接运行Python代码进行统计分析和机器学习，支持Linux、macOS、Windows、Docker和Kubernetes，适用于多种开发环境。

python-glmnet - Python实现的正则化回归库

GLMNETGithubPythonScikit-Learn开源项目机器学习正则化回归

python-glmnet是一个实现正则化回归模型的Python库。它封装了R语言glmnet包的Fortran库，提供线性和逻辑回归功能。该库兼容Scikit-Learn的API，支持稀疏矩阵，具有交叉验证和自动选择最佳正则化参数的功能。可通过conda或pip安装，适用于需要实现Lasso或ElasticNet回归的数据科学项目。

gluonts - 基于深度学习的概率时间序列建模工具包

GithubGluonTSPython开源项目时间序列预测概率模型深度学习

GluonTS是一个基于Python的时间序列建模库，专注于采用深度学习方法进行概率预测。支持多种深度学习框架，包括PyTorch和MXNet，提供易于安装和使用的特性。适用于多种应用场景，如商业分析和数据科学。由一个积极的开源社区维护和发展。

NiaPy - 轻量级自然启发算法Python框架

GithubNiaPyPython优化算法开源软件开源项目自然启发算法

NiaPy是一个开源的Python微框架,用于构建和评估自然启发算法。它内置了多种优化问题和算法实现,通过简洁的接口实现算法比较和结果导出。NiaPy支持pip、conda等安装方式,兼容主流Linux发行版,适用于Python 3.9及以上版本。该框架为优化研究和应用提供了一个灵活高效的开发平台。

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