Nupic HTM算法预测框架

脑科学味儿挺浓的机器学习框架，Nupic的代码资源真的值得一看。它不是走常规路线的深度学习，而是靠模拟大脑皮层搞预测，挺新鲜的。nupic-master这个项目就是它的主仓库，代码结构清晰，功能模块也比较齐全，适合动手型开发者研究。

HTM 算法是这个项目的底层核心，分两个部分：一个叫空间池化，另一个是序列记忆。前者类似视觉神经元，主要负责把输入信号“压缩”成更稳定的编码；后者负责搞定时间序列的学习和预测，像是在“记住”你数据的节奏。

如果你做过时间序列预测，比如物联网设备预警、金融走势，或者想搞点异常检测的活儿，这套框架还蛮对口的。你能在nupic-master.zip里找到完整的训练、预测代码，还有不少例子，配合 Python 用起来也不难。

对了，里面的数据预部分也挺实用，帮你省去多前期琐碎工作。建议你直接从temporal_memory.py和spatial_pooler.py这两个核心模块看起，理解它怎么模拟大脑“记忆”和“学习”的。

如果你对非深度学习路线感兴趣，或者想找点不一样的 AI 思路，这套代码真的蛮值得花时间啃的。哦对了，网上还有一些相关资源也挺有用，像这篇时间序列模型源码你可以顺便看看。

，Nupic不算入门级的项目，但学起来收获大。如果你不怕稍微烧脑点，可以试着跑一跑代码、调一调参数，说不定会有惊喜。