简介 时间序列数据具有自然的时间顺序，而传统的机器学习算法往往无法捕捉这种时间顺序。为了解决这个问题，数据科学家需要执行相关的特征工程来从时间序列数据中提取重要的特征。tsfresh包提供...

引言： 时间序列数据是按照一定的时间间隔记录的一系列观测值。这种数据通常包含了丰富的信息，但往往是不可见的。处理时间序列数据常见的问题包括无序时间戳、缺失值、异常值和噪声等。本文将...

NeuralProphet 是一个易于学习的时间序列预测框架，基于 PyTorch 构建。它结合了神经网络和传统时间序列算法，受到 Facebook Prophet 和 AR-Net 的启发。https://github.com/ourownstory/neural...

今天我要向大家介绍一个非常强大的 Python 库，它就是 ADTK（异常检测工具包）。 ADTK 提供了多种技术和算法，用于在时间序列数据中进行异常检测。无论是基于阈值的简单方法还是更复杂的统计方...

今天我要向大家介绍一个神奇的 Python 库，它就是 pmdarima。 链接：https://github.com/alkaline-ml/pmdarima pmdarima 是一个功能强大的开源 Python 库，专门用于时间序列预测。其中的 auto_a...

今天要向大家介绍的是一个超级厉害的 Python 库——NeuralProphet。 NeuralProphet 是 Facebook 核心数据科学团队开发的 Python 库，它将 Prophet 的简单性和神经网络的灵活性结合在一起。 Neur...