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Deeptime: 强大的时间序列分析Python库

Deeptime: 强大的时间序列分析Python库

Deeptime是一个功能强大的Python库,专门用于时间序列数据分析,包括降维、聚类和马尔可夫模型估计等多种算法。本文全面介绍了Deeptime的主要功能、安装方法和使用案例,帮助读者快速上手这一优秀的时序分析工具。

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异常检测资源全面综述:算法、工具与应用

异常检测资源全面综述:算法、工具与应用

本文全面介绍了异常检测领域的最新进展,包括主要算法、开源工具、数据集以及在各行业的典型应用,为研究人员和实践者提供了全面的参考资源。

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时间序列预测的特征工程技术

时间序列预测的特征工程技术

深入探讨时间序列预测中的特征工程方法,包括趋势特征、季节性特征、滞后特征等多种技术,以提高预测模型的准确性和稳定性。

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EasyTPP: 开放基准测试时序点过程的开源工具库

EasyTPP: 开放基准测试时序点过程的开源工具库

EasyTPP是一个用于时序点过程(Temporal Point Process)研究的开源工具库,提供了统一的数据集接口、多种评估指标和常用模型实现,旨在促进该领域的可复现研究和基准测试。

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时间序列分析与Python实战指南 - 从入门到精通

时间序列分析与Python实战指南 - 从入门到精通

本书为数据分析师、数据科学家和Python开发者提供了一套全面的时间序列分析和预测技术实用指南,涵盖了从数据准备、探索性分析到高级建模的各个方面,帮助读者掌握使用Python进行时间序列分析的实用技能。

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Scalecast: 实用型时间序列预测库

Scalecast: 实用型时间序列预测库

Scalecast是一个功能强大的Python库,专为时间序列预测而设计。它提供了自动化模型选择、模型优化、数据处理流水线、可视化和报告等丰富功能,旨在简化复杂的预测任务,帮助数据科学家和分析师更高效地进行时间序列分析。

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catch22: 高效提取时间序列特征的开源工具包

catch22: 高效提取时间序列特征的开源工具包

catch22是一个用于从时间序列数据中提取22个关键特征的开源工具包,它提供了高效的C语言实现以及Python、R、Matlab和Julia等多种编程语言的接口。本文介绍了catch22的基本原理、主要功能以及在时间序列分类等任务中的应用。

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pyRiemann:基于黎曼几何的多变量数据机器学习Python库

pyRiemann:基于黎曼几何的多变量数据机器学习Python库

pyRiemann是一个基于scikit-learn API的Python机器学习库,它提供了一个高级接口,用于通过对称正定矩阵的黎曼几何来处理和分类实值(或复值)多变量数据。该库主要面向脑电图等生物信号的处理和分类,但也可用于其他多变量数据分析任务。

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Luminaire: 一个用于时间序列异常检测的强大Python库

Luminaire: 一个用于时间序列异常检测的强大Python库

Luminaire是一个开源的Python库,专为时间序列数据的异常检测和监控而设计。它提供了多种基于机器学习的解决方案,可以自动处理复杂的时间序列模式,包括相关性、季节性和长期变化。

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hctsa: 高度比较时间序列分析的强大工具包

hctsa: 高度比较时间序列分析的强大工具包

hctsa是一个综合性的时间序列分析软件包,包含数千种时间序列分析方法。它能将时间序列转换为包含大量信息特征的向量,用于各种时间序列分类和预测任务。

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mlforecast: 可扩展的机器学习时间序列预测框架

mlforecast: 可扩展的机器学习时间序列预测框架

mlforecast是一个用于时间序列预测的开源机器学习框架,它使用机器学习模型进行快速、准确和可扩展的预测。通过简化特征工程和模型训练流程,mlforecast让数据科学家可以专注于模型选择和特征设计,而无需关注复杂的实现细节。

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skforecast: 强大的Python时间序列预测库

skforecast: 强大的Python时间序列预测库

skforecast是一个基于机器学习模型的Python时间序列预测库,它能与scikit-learn API兼容的任何回归器一起使用,包括LightGBM、XGBoost、CatBoost等流行选项。本文将全面介绍skforecast的特性、使用方法和优势。

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PyPOTS: 一个用于部分观测时间序列数据挖掘的Python工具箱

PyPOTS: 一个用于部分观测时间序列数据挖掘的Python工具箱

PyPOTS是一个开源的Python库,专门用于对多变量部分观测时间序列(即含有缺失值的不完整时间序列)进行数据挖掘和分析。它提供了多种算法,可用于缺失值填补、分类、聚类、预测和异常检测等任务。

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causal-learn: 解锁因果关系的利器

causal-learn: 解锁因果关系的利器

causal-learn是一个强大的Python因果发现工具包,集成了经典和最新的因果发现算法,为研究人员和数据科学家提供了探索复杂因果关系的有力武器。

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AutoQuant: R包用于自动化机器学习、预测、模型评估和模型解释

AutoQuant: R包用于自动化机器学习、预测、模型评估和模型解释

AutoQuant是一个用于自动化机器学习、预测、模型评估和模型解释的R包。它提供了一系列功能,可以帮助数据科学家和分析师更高效地完成整个机器学习工作流程,从特征工程到模型训练、调优、评估和解释。

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timetk: R语言中强大的时间序列分析工具包

timetk: R语言中强大的时间序列分析工具包

timetk是一个用于R语言的综合时间序列分析包,旨在简化和增强时间序列数据的可视化、处理和特征工程,为预测和机器学习建模提供强大支持。它整合并扩展了多个R包的时间序列功能,是modeltime生态系统的重要组成部分。

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基于LSTM的预测性维护模型:智能工业中的创新应用

基于LSTM的预测性维护模型:智能工业中的创新应用

本文深入探讨了长短期记忆(LSTM)神经网络在预测性维护中的应用,重点介绍了如何利用LSTM网络预测设备剩余使用寿命,以及在智能工厂中实现预测性维护的实践案例。

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Modeltime: 革新时间序列预测的统一框架

Modeltime: 革新时间序列预测的统一框架

Modeltime是一个强大的R语言包,将传统时间序列模型和现代机器学习算法整合到一个统一的框架中,为数据科学家提供了一套全面的时间序列预测工具。

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Active Anomaly Discovery:一种基于人机交互的异常检测方法

Active Anomaly Discovery:一种基于人机交互的异常检测方法

本文深入介绍了Active Anomaly Discovery(AAD)这一新型异常检测算法,探讨了其工作原理、实现方法以及在实际应用中的优势。AAD通过引入人类专家反馈,实现了更高效准确的异常检测,为解决现实世界中的异常检测问题提供了新的思路。

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AI在时间序列分析中的应用:最新进展与未来趋势

AI在时间序列分析中的应用:最新进展与未来趋势

本文全面综述了人工智能在时间序列分析领域的最新研究成果,涵盖预测、异常检测、分类等多个任务,并探讨了未来发展趋势。

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