Deeptime是一个通用的Python库,提供各种工具来基于时间序列数据估计动力学模型,包括传统的线性学习方法,如马尔可夫状态模型(MSMs)、隐马尔可夫模型(HMMs)和Koopman模型,以及核方法和深度学习方法,如VAMPnets和深度MSMs。该库在很大程度上与scikit-learn兼容,为这些不同的模型提供了一系列的Estimator类,但与scikit-learn不同的是,它还提供了Model类,例如在MSM的情况下,这些类提供了多种分析方法来计算有趣的热力学、动力学和动态量,如自由能、弛豫时间和转移路径。
通过conda
或pip
安装。两者都为Linux、Windows和MacOS(x86_64和arm64)提供编译好的二进制文件。
conda install -c conda-forge deeptime | pip install deeptime |
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降维 | 深度降维 | SINDy |
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马尔可夫状态模型 | 隐马尔可夫模型 | 数据集 |
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使用pip本地克隆并拉取依赖:
git clone https://github.com/deeptime-ml/deeptime.git
cd deeptime
pip install .
或直接使用pip从远程安装:
pip install git+https://github.com/deeptime-ml/deeptime.git@main
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