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tsfresh 本仓库包含 TSFRESH Python 软件包。该缩写代表 “基于可扩展假设检验的时间序列特征提取” 。 该软件包将统计学、时间序列分析、信号处理和非线性动力学中的成熟算法与稳健的特征选择算法相结合，提供系统化的时间序列特征提取。在此语境下，术语 时间序列 以最广泛的意义理解，因此任何类型的采样数据甚至事件序列都可以被表征。 在特征工程上花费更少时间 数据科学家往往将大部分时间花在清洗数据或构建特征上。我们无法改变前者，但后者可以自动化。 TSFRESH 通过自动提取特征，释放你花在构建特征上的时间。因此，你会有更多时间去研究最新的深度学习论文、浏览 Hacker Ne...

Optimal Debiased Inference on Privatized Data Via Indirect Estimation and Parametric Bootstrap

We design a debiased parametric bootstrap framework for statistical inference from differentially private data. Existing usage of the parametric bootstrap on privatized data ignored or avoided handling the effect of clamping, a technique employed by the majority of privacy mechanisms. Ignoring th...