该网页主要介绍了“sktime”，这是一个用于时间序列机器学习的统一框架，具体内容如下： - 使命： - 是一个易于使用、易于扩展的 Python 综合框架，用于时间序列的机器学习和人工智能，采用宽松许可证免费使用。 - 由用户和开发者社区公开透明地管理，具有慈善核心。 - 拥有友好、响应迅速、善良且包容的社区，积极致力于公平和平等机会。 - 是学术和商业中立的空间，有生态系统集成的雄心和中立观点，还是一个教育平台，为所有职业阶段尤其是早期职业者提供指导和技能提升。 - 特点： - 为时间序列的 ML/AI 提供统一 API，用于模型构建、拟合、应用和验证。 - 支持多种学习任务，如预测、时间序列分类、回归、聚类等。 - 可构建复合模型，包括带有转换、集成、调优、降维的管道。 - 具有类似 scikit-learn 的交互式用户体验接口约定。 - 技术规范： - 基于单机内存计算，无分布式计算。 - 数据存储于 pandas 和 NumPy 容器中，为中等规模数据。 - 采用模块化、有原则的面向对象 API。 - 使用交互式 Python 解释器，无命令行界面或图形用户界面。 - 网页内容：涵盖了快速入门、文档、安装指南、估计器概述、API 参考、参与方式、开发者信息、关于等板块，帮助用户了解和使用“sktime”。
从sktime仓库的README.md文件内容来看，这个仓库的主要功能和特性如下：
主要功能
- 时间序列分析：
sktime是一个用于时间序列分析的Python库，提供了统一的接口来处理多种时间序列学习任务，包括但不限于：- 预测（Forecasting）：对时间序列数据进行未来值的预测。
- 时间序列分类（Time Series Classification）：根据时间序列的特征对其进行分类。
- 聚类（Clustering）：将相似的时间序列分组在一起。
- 异常/变化点检测（Anomaly/Changepoint Detection）：识别时间序列中的异常值或变化点。
- 算法和工具支持：
- 提供了专门的时间序列算法，方便用户进行各种时间序列分析任务。
- 具备构建复合模型的工具，如管道（pipelining）、集成（ensembling）、调优（tuning）和降维（reduction）等，允许用户将为一个任务设计的算法应用于其他任务。
- 提供与相关库的接口，例如
scikit-learn、statsmodels、tsfresh、PyOD和fbprophet等，方便用户结合其他库的功能进行更复杂的分析。
主要特性
- 统一接口：为不同但相关的时间序列学习任务提供统一的接口，增强了时间序列分析生态系统的互操作性和可用性。
- 开源：采用BSD 3-clause许可证，代码开源，鼓励社区贡献和协作。
- 丰富的文档和教程：
- 提供详细的文档，包括用户指南、API参考等。
- 包含丰富的教程和示例，帮助新手快速上手，如Binder Notebooks、视频教程等。
- 社区支持：
- 有多种渠道供用户提问和反馈，如GitHub Issue Tracker、GitHub Discussions、Stack Overflow、Discord等。
- 定期组织Meet-ups和协作会话，促进社区成员之间的交流和合作。
- 模块化设计：不同的功能模块有明确的状态（如stable、maturing、experimental），并提供相应的教程、API参考和扩展模板，方便用户使用和扩展。