sktime-tutorial-pydata-amsterdam-2020 的安装和配置教程

项目基础介绍

本项目是针对时间序列数据的机器学习教程，旨在帮助初学者理解如何在时间序列数据上应用机器学习技术。教程内容涵盖了如何区分时间序列数据中的不同学习问题，如何构建机器学习模型来解决这些问题，以及如何为 sktime 项目做贡献。项目主要使用 Python 语言，依赖于 Jupyter Notebook 进行交互式教学。

项目使用的关键技术和框架

本项目使用的关键技术包括时间序列分析、机器学习，以及 Python 数据科学栈中的框架，如 sktime 和 scikit-learn。sktime 是一个针对时间序列数据的机器学习库，它提供了转换器（Transformers）、模型（ Models ）和评估器（ Evaluators ），支持多种时间序列学习任务。

项目安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已安装以下软件：

• Python（建议使用 Anaconda 发行版，因为它包含了数据科学所需的大多数库）
• Jupyter Notebook

如果您的系统中没有安装以上软件，请先进行安装。

项目安装步骤

1. 克隆项目仓库
   打开命令行窗口，使用以下命令克隆项目仓库到本地计算机：

git clone https://github.com/sktime/sktime-tutorial-pydata-amsterdam-2020.git

2. 安装 sktime
   在命令行中，进入项目目录，然后使用 pip 安装 sktime 库：

cd sktime-tutorial-pydata-amsterdam-2020
pip install sktime

3. 运行 Jupyter Notebook
   在项目目录中，运行以下命令启动 Jupyter Notebook：

jupyter notebook

在浏览器中打开出现的链接，你将可以看到项目中的 Jupyter Notebook 文件。双击任何一个笔记本文件，就可以开始学习教程内容。

遵循以上步骤，你就可以成功安装并配置 sktime-tutorial-pydata-amsterdam-2020 项目，开始你的时间序列机器学习之旅。