Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries Spazio dei nomi

Spazio dei nomi contenente componenti di trasformazione dei dati delle serie temporali.

Classi

IidAnomalyDetectionBaseWrapper	è il wrapper a Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.IidAnomalyDetectionBaseWrapper.IidAnomalyDetectionBase che calcola i valori p e i punteggi martingale per una sequenza di input presumibilmente i.i.d di float. In altre parole, presuppone che la sequenza di input rappresenti il punteggio di anomalia non elaborato che potrebbe essere stato calcolato tramite un altro processo.
IidChangePointDetector	ITransformer risultante dall'adattamento di un oggetto IidChangePointEstimator.
IidChangePointEstimator	Rilevare una modifica del segnale in una serie temporale distribuita in modo indipendente (i.i.d.) in base alla stima della densità del kernel adattiva e alle martingali.
IidSpikeDetector	ITransformer risultante dall'adattamento di un oggetto IidSpikeEstimator.
IidSpikeEstimator	Rilevare un picco di segnale in una serie temporale distribuita in modo indipendente (i.i.d.) in base alla stima della densità del kernel adattivo.
PredictionFunctionExtensions	Spazio dei nomi contenente componenti di trasformazione dei dati delle serie temporali.
SrCnnAnomalyDetectionBase	Spazio dei nomi contenente componenti di trasformazione dei dati delle serie temporali.
SrCnnAnomalyDetector	ITransformer risultante dall'adattamento di un oggetto SrCnnAnomalyEstimator.
SrCnnAnomalyEstimator	Rilevare le anomalie nelle serie temporali usando l'algoritmo Spectral Residual(SR)
SsaAnomalyDetectionBaseWrapper	Wrapper a Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.SsaAnomalyDetectionBaseWrapper.SsaAnomalyDetectionBase che implementa la trasformazione generale di rilevamento anomalie in base alla modellazione di Spectrum singolare della serie temporale. Per informazioni dettagliate sull'analisi dello spettro singolare (SSA), vedere http://arxiv.org/pdf/1206.6910.pdf.
SsaChangePointDetector	ITransformer risultante dall'adattamento di un oggetto SsaChangePointEstimator.
SsaChangePointEstimator	Rilevare i punti di modifica nelle serie temporali usando l'analisi dello spettro singolare.
SsaForecastingBaseWrapper	Wrapper a Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.SsaForecastingBaseWrapper.SsaForecastingBase che implementa la trasformazione generale di rilevamento anomalie in base alla modellazione di Spectrum singolare della serie temporale. Per informazioni dettagliate sull'analisi dello spettro singolare (SSA), vedere http://arxiv.org/pdf/1206.6910.pdf.
SsaForecastingEstimator	Previsioni che usano l'analisi dello spettro singolare.
SsaForecastingTransformer	ITransformer risultante dall'adattamento di un oggetto SsaForecastingEstimator.
SsaSpikeDetector	ITransformer risultante dall'adattamento di un oggetto SsaSpikeEstimator.
SsaSpikeEstimator	Rilevare i picchi nelle serie temporali usando l'analisi dello spettro singolare.
TimeSeriesPredictionEngine<TSrc,TDst>	Classe che esegue il modello sottoposto a training precedente (e la pipeline di trasformazione precedente) sui dati in memoria, un esempio alla volta. Questa operazione può essere usata anche con pipeline con training che non terminano con un predictor: in questo caso, la stima sarà solo il risultato di tutte le trasformazioni.

Struct

GrowthRatio

Rapporto di crescita. Definito come Growth^(1/TimeSpan).

Enumerazioni

AnomalySide	Lato del rilevamento anomalie.
ErrorFunction	Spazio dei nomi contenente componenti di trasformazione dei dati delle serie temporali.
MartingaleType	Tipo della martingale.
RankSelectionMethod	Metodo di selezione della classificazione per il segnale.