铯 swMATH ID: 16811 软件作者： 布雷特·诺尔（Brett Naul）、圣范·范德沃尔特（Stéfan van der Walt）、阿里恩·克里林（Arien Crellin-Quick）、约书亚·S·布鲁姆（Joshua S.Bloom）、费尔南多·佩雷斯 说明： 铯：时间序列推断的开放源平台。在许多科学学科和物联网（IoT）应用中，对时间序列数据进行推断是一项常见的要求，但领域科学家几乎没有可用的资源来轻松、可靠地，并可重复地构建这样复杂的推理工作流：传统的时间序列统计模型往往过于僵化，无法解释复杂的时域行为，而流行的机器学习软件包需要已经过特性化的数据集输入。此外，实例化计算平台所需的软件工程任务非常艰巨。铯是一个端到端的时间序列分析框架，由一个Python库和一个web前端界面组成，允许研究人员以简单、可复制和可扩展的方式对原始数据进行特征化并应用现代机器学习技术。用户可以应用现成的功能工程工作流，并保存和重放自己的分析。前端采取的任何步骤也可以导出到Jupyter笔记本，这样用户可以在前端的可能模型之间迭代，然后使用后端库的附加功能微调分析。开源软件包使我们成为许多使用现代Python工具包的人，包括xarray、dask、Celery、Flask和scikit-learn。 主页： 网址：http://cesium.ml/ 源代码： https://github.com/cesium-ml/cesium 关键词： 时间序列推断;时间序列;机器学习 相关软件： ts新鲜;蟒蛇;github;ts学习;侏儒;赛格莱恩;sktime时间;Timbre工具箱;M扩展;数字Py;hctsa公司;工厂验收测试;TSFEL公司;PyPI公司;TS-CHIEF公司;火箭;飞镖;PyEMD公司;Deeptime公司;班佩 引用于： 0个文档