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tslearn是一个专注于时间序列数据的机器学习工具包。

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简介:
tslearn是一个为Python时间序列分析设计的机器学习工具包。它提供了一系列用于处理时间序列数据的功能。本指南将详细介绍tslearn的安装依赖项,并对其使用方法进行快速入门式的概述,涵盖tslearn的主要功能。此外,我们将引导您访问我们的API参考文档以及示例库。对于希望参与社区贡献的开发者,我们还提供了英雄指南。安装tslearn有多种可行的途径:通过PyPI安装(使用`python -m pip install tslearn`),通过Conda环境安装(使用`conda install -c conda-forge tslearn`),或者直接从Git仓库克隆并安装(使用`python -m pip install https://github.com/tslearn-team/tsle`)。

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客服
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  • TSLearn设计
    优质
    TSLearn是一款专注于时间序列数据分析的开源机器学习库,提供丰富的模型、特征提取及可视化工具,助力用户高效处理与预测时序数据。 tslearn 是一个用于 Python 时间序列分析的机器学习工具包。以下内容包括安装依赖项、关于如何使用 tslearn 的快速介绍以及对 tslearn 功能进行广泛概述的信息,并且提供了指向 API 参考链接和示例库的指南,同时欢迎有贡献意愿的人士加入。 tslearn 提供了多种安装方法: 1. 使用 PyPi: ``` python -m pip install tslearn ``` 2. 通过 Conda 安装: ``` conda install -c conda-forge tslearn ``` 3. 直接从 Git 安装: ``` python -m pip install https://github.com/tslearn-team/tslearn/archive/master.zip ```
  • 设计Pythontslearn
    优质
    简介:Tslearn是一款专门针对时间序列数据分析而设计的Python机器学习库,提供了丰富的算法和工具,方便用户进行高效的时间序列模式识别与预测。 tslearn 是一个专门用于时间序列数据的机器学习 Python 工具包。
  • 预测:基分析模型
    优质
    本研究探讨了利用机器学习技术进行时间序列预测的方法与应用,介绍了多种先进的时间序列分析模型,并评估其在不同场景下的性能。 机器学习的时间序列预测涉及使用不同的模型来预测给定货币图表中的市场价格。 所需依赖项包括:numpy为必需;而tensorflow与xgboost则可选安装以增加多样性。此代码已在Python版本2.7.14、3.6.0上进行了测试。 获取数据方面,有一个内置的数据提供程序可以使用。所有模型都已经通过加密货币图表进行过测试。 提取到的资料格式包括标准安全性:日期,最高价,最低价,开盘价,收盘价,交易量和加权平均值等信息。这些特征与特定的时间序列特性无关,并且可以通过子集或超集训练。 要获取数据,请从根目录运行以下脚本: # 获取默认货币对如BTC_ETH、BTC_LTC、BTC_XRP、BTC_ZEC的所有时间段的数据。 $ .run_fetch.py 这将提取Poloniex中所有可用的时间段(天,4小时,2小时,30分钟,15分钟,5分钟)数据,并将其存储在_data目录下。
  • 分享集合
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    本数据集专注于时间序列分析,包含丰富的时间相关变量和观测值,适用于趋势预测、模式识别及异常检测等场景的研究与应用。 分享一个时间序列分析数据集。
  • MATLAB
    优质
    MATLAB时间序列工具包提供了一系列强大的函数和应用程序,用于处理、分析和建模时间序列数据。 Matlab时间序列工具箱提供了一系列用于分析和建模时间序列数据的功能。这些功能可以帮助用户进行数据预处理、模型拟合、预测以及频域分析等操作。通过使用该工具箱,研究人员和工程师可以更有效地探索时间序列中的模式,并基于此做出准确的决策或预测。
  • 分析与应用:利用tslearn进行聚类
    优质
    本文章详细介绍了如何使用Python库tslearn对时间序列数据进行有效的预处理和聚类分析,适合数据分析及机器学习爱好者阅读。 使用tslearn的示例代码:对波形数据或时间序列数据进行聚类。 目的:利用Python机器学习库之一的tslearn执行波形聚类。这里我们采用KShape算法处理样本数据,并将簇数作为参数指定给该算法。由于事先检查过数据,已知存在两个类别,因此设置n_clusters=2 。确定最佳簇数的方法有多种,例如弯头法、BIC/AIC方法、GAP统计量和轮廓系数等。在本次示例中我们采用弯头法进行评估。
  • MATLABLSTM深度网络预测箱——适用及多维预测
    优质
    本工具箱利用MATLAB实现LSTM深度学习算法,专门针对时间序列数据进行精确预测。适用于单变量和多变量分析,为用户提供强大的数据分析与建模能力。 MATLAB开发的LSTM深度学习网络用于预测时间序列的工具箱,支持单时间序列和多元时间序列的预测。
  • baozheng:bazheng(铮)款用评估
    优质
    baozheng:bazheng(包铮)是一款专为数据标注团队设计的高效评估工具,能够帮助用户快速准确地进行数据质量控制和效率提升。 【包铮数据标注评判系统详解】 包铮是一款专为数据标注领域设计的评判系统,旨在提高数据处理效率与准确性,特别是在人工智能(AI)项目中,高质量的数据标注是训练模型的关键步骤。这个开源项目提供了一个标准化平台,使得标注工作可以更有序、高效地进行,并且方便后期的质量检查。 ### 系统功能 - **数据管理**:包铮系统支持多种格式的数据导入和导出,包括图像、文本、音频等,确保数据处理的灵活性。 - **任务分配**:系统允许管理员将标注任务分配给不同的团队或个人,便于协作与管理。 - **实时标注**:用户可以在平台上直接对数据进行标注,并且可以实时保存进度,减少丢失的风险。 - **质量控制**:通过设定规则和标准,系统能够自动检测标注的准确性和一致性,确保数据的质量。 - **审核机制**:提供标注结果的二次确认功能,以保证最终结果无误。 - **统计分析**:生成详细的统计数据报告,帮助管理者了解进度及团队表现。 ### 开源优势 - **社区支持**:作为开源项目,包铮拥有活跃的开发者社区,不断有新的更新和优化。用户可以贡献代码共同推动系统进步。 - **定制化**:根据需求对系统进行个性化配置,包括添加特定工具或功能。 - **降低成本**:相比商业软件,开源降低了企业引入数据标注平台的成本。 - **安全性**:源码透明公开,便于审查以提高系统的安全性和可靠性。 ### 使用流程 1. 安装部署 2. 数据上传 3. 任务创建与分配 4. 标注工作执行 5. 质量检查(自动或人工) 6. 导出数据供后续使用 ### 技术栈与架构 - **前端**:通常采用React或Vue等现代框架,实现用户友好的界面交互。 - **后端**:可能基于Node.js或Python的Web框架如Express或Django处理API请求和管理。 - **数据库**:MySQL、PostgreSQL或者MongoDB存储数据。 - **版本控制**:使用Git进行代码管理和维护。 ### 学习与进阶 熟悉官方文档,了解安装配置及使用方法。参与社区论坛讨论,解决遇到的问题并分享经验。具备编程能力的用户可以尝试修改源码,并提交Pull Request为项目做贡献。 包铮数据标注评判系统凭借其开源特性、丰富功能以及强大支持,在提升效率方面表现卓越,无论是初学者还是专业团队都能从中受益匪浅。通过熟练掌握和利用该系统,能够显著提高AI项目的成功率。
  • 价格预测分析
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    本研究运用机器学习技术对时间序列数据进行深入分析,旨在精准预测市场价格波动趋势,为决策提供有力支持。 基于机器学习的时间序列价格预测涉及利用历史数据来推测未来的价格趋势。这种方法通常包括收集大量的时间序列数据,并使用算法如回归、支持向量机或神经网络进行训练,以便模型能够识别并理解影响价格变化的因素及其模式。通过不断优化和调整模型参数,可以提高对未来市场价格的预测准确性。
  • InfluxDB Studio:为InfluxDB库设计UI管理
    优质
    简介:InfluxDB Studio是针对InfluxDB时间序列数据库打造的一款用户界面管理工具,旨在简化数据管理和查询流程,提供直观的操作体验。 InfluxDB Studio 是一个用于管理 InfluxDB 的 UI 工具。它的设计灵感来自其他类似的数据库管理工具。它由 .NET 平台上的便携式客户端库(加上一些支持)驱动。 当前版本的 InfluxDB Studio 实现了大多数 InfluxData.Net API 接口和工作流,但以下功能尚未实现: - 保留策略管理已实施,但未记录 - 自定义统计信息视图(目前仅用于诊断) - 列出正在运行的查询、停止长时间运行的查询的功能均已实施,但未进行文档说明 以下是当前版本中已经完成并计划在未来版本中进一步完善的特性: - 直接将点数据写入数据库接口目录 - 删除和创建数据库 - 运行数据库查询及导出结果 - 创建连续查询与回填查询 - 列举运行中的查询、停止长时间执行的查询功能 此外,InfluxDB Studio 支持以下操作: - 使用度量标准进行测量查询并导出其结果 - 显示标签键和值以及字段键信息 - 查看系列掉落情况,并能够重写测量数据