Un toolkit/libreria Python per l'apprendimento automatico/deep learning e data mining centrato sulla realtà su serie temporali parzialmente osservate, con oltre 50 modelli di rete neurale SOTA per compiti di analisi scientifica (imputazione, classificazione, clustering, previsione, rilevamento di anomalie, pulizia
Analizza dati di serie temporali incompleti con oltre 50 modelli di machine learning pronti all'uso.
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PyPOTS ha 2k stelle su GitHub. È stato forkato 187 volte. PyPOTS è scritto principalmente in Python. È in sviluppo attivo dal 2022. PyPOTS è disponibile con licenza BSD-3-Clause. I suoi temi principali sono: anomaly-detection, classification, clustering, data-analysis.
Un toolkit/libreria Python per l'apprendimento automatico/deep learning e data mining centrato sulla realtà su serie temporali parzialmente osservate, con oltre 50 modelli di rete neurale SOTA per compiti di analisi scientifica (imputazione, classificazione, clustering, previsione, rilevamento di anomalie, pulizia
PyPOTS è un progetto open source. È rilasciato con licenza BSD-3-Clause.
Sì. PyPOTS è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.
PyPOTS è disponibile con licenza BSD-3-Clause.
PyPOTS è scritto principalmente in Python.
Aggiungi questo badge live al tuo README — le tue stelle GitHub e il ranking della directory, aggiornati quotidianamente.
[](https://opensourceai.tech/project/wenjiedu-pypots.html)
Misurato dai topic GitHub comuni a entrambi i progetti, ponderati per la loro rarita.