Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries Espacio de nombres

Espacio de nombres que contiene componentes de transformación de datos de serie temporal.

Clases

IidAnomalyDetectionBaseWrapper	es el contenedor al Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.IidAnomalyDetectionBaseWrapper.IidAnomalyDetectionBase que calcula los valores p y las puntuaciones de martingalas para una secuencia de entrada supuestamente i.i.d de floats. En otras palabras, supone que la secuencia de entrada representa la puntuación de anomalías sin procesar que podría haberse calculado a través de otro proceso.
IidChangePointDetector	ITransformer resultante de ajustar un objeto IidChangePointEstimator.
IidChangePointEstimator	Detecte un cambio de señal en una serie temporal distribuida de forma independiente (i.i.d.) basada en la estimación de densidad del kernel adaptable y martingales.
IidSpikeDetector	ITransformer resultante de ajustar un objeto IidSpikeEstimator.
IidSpikeEstimator	Detecte un pico de señal en una serie temporal distribuida de forma independiente (i.i.d.) basada en la estimación de densidad del kernel adaptable.
PredictionFunctionExtensions	Espacio de nombres que contiene componentes de transformación de datos de serie temporal.
SrCnnAnomalyDetectionBase	Espacio de nombres que contiene componentes de transformación de datos de serie temporal.
SrCnnAnomalyDetector	ITransformer resultante de ajustar un objeto SrCnnAnomalyEstimator.
SrCnnAnomalyEstimator	Detección de anomalías en series temporales mediante el algoritmo Despectral residual(SR)
SsaAnomalyDetectionBaseWrapper	Contenedor al Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.SsaAnomalyDetectionBaseWrapper.SsaAnomalyDetectionBase que implementa la transformación de detección de anomalías general basada en el modelado de Singular Spectrum de la serie temporal. Para obtener los detalles del Análisis de espectro singular (SSA), consulte http://arxiv.org/pdf/1206.6910.pdf.
SsaChangePointDetector	ITransformer resultante de ajustar un objeto SsaChangePointEstimator.
SsaChangePointEstimator	Detecte puntos de cambio en series temporales mediante Singular Spectrum Analysis.
SsaForecastingBaseWrapper	Contenedor al Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.SsaForecastingBaseWrapper.SsaForecastingBase que implementa la transformación de detección de anomalías general basada en el modelado de Singular Spectrum de la serie temporal. Para obtener los detalles del Análisis de espectro singular (SSA), consulte http://arxiv.org/pdf/1206.6910.pdf.
SsaForecastingEstimator	Previsiones mediante análisis de espectro singular.
SsaForecastingTransformer	ITransformer resultante de ajustar un objeto SsaForecastingEstimator.
SsaSpikeDetector	ITransformer resultante de ajustar un objeto SsaSpikeEstimator.
SsaSpikeEstimator	Detecte picos en series temporales mediante Singular Spectrum Analysis.
TimeSeriesPredictionEngine<TSrc,TDst>	Clase que ejecuta el modelo entrenado previamente (y la canalización de transformación anterior) en los datos en memoria, un ejemplo a la vez. Esto también se puede usar con canalizaciones entrenadas que no terminan con un predictor: en este caso, la "predicción" será solo el resultado de todas las transformaciones.

Estructuras

GrowthRatio

Relación de crecimiento. Se define como Growth^(1/TimeSpan).

Enumeraciones

AnomalySide	El lado de la detección de anomalías.
ErrorFunction	Espacio de nombres que contiene componentes de transformación de datos de serie temporal.
MartingaleType	Tipo de la martingala.
RankSelectionMethod	Método de selección de clasificación para la señal.