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deeptime

deeptime

Python时间序列分析与动态建模库

deeptime是一个专注于时间序列数据分析的Python库，集成了多种动态模型估计工具。该库涵盖传统线性学习方法（如马尔可夫状态模型、隐马尔可夫模型和Koopman模型）及先进的核方法和深度学习技术。与scikit-learn兼容的同时，deeptime还提供了独特的Model类，用于分析热力学、动力学和其他动态特性。该库支持多平台安装，适用于各类时间序列数据研究。

deeptime时间序列分析机器学习动力学模型开源库Github开源项目
访问官网GitHub论文文档

deeptime

许可证：LGPL v3 构建状态 codecov DOI

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-forgePyPI
conda install -c conda-forge deeptimepip install deeptime

文档：deeptime-ml.github.io。

deeptime的主要组件

<!-- --><!-- --><!-- -->
降维深度降维SINDy
降维深度降维SINDy
马尔可夫状态模型隐马尔可夫模型数据集
MSMsHMMs数据集

构建最新的主干版本包：

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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