共用方式為


Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries 命名空間

包含時間序列資料轉換元件的命名空間。

類別

IidAnomalyDetectionBaseWrapper

是 的包裝函式 Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.IidAnomalyDetectionBaseWrapper.IidAnomalyDetectionBase ,可計算浮點數之應該為 i.i.d 輸入序列的 p 值和 martingale 分數。 換句話說,它會假設輸入序列代表可能透過另一個進程計算的原始異常分數。

IidChangePointDetector

ITransformer 產生自調整 IidChangePointEstimator

IidChangePointEstimator

根據調適性核心密度估計和馬力,偵測 獨立分佈 (即 i.d.) 時間序列上的訊號變更。

IidSpikeDetector

ITransformer 產生自調整 IidSpikeEstimator

IidSpikeEstimator

根據調適性核心密度估計,偵測 獨立分散 (i.d.) 時間序列的訊號尖峰。

PredictionFunctionExtensions

包含時間序列資料轉換元件的命名空間。

SrCnnAnomalyDetectionBase

包含時間序列資料轉換元件的命名空間。

SrCnnAnomalyDetector

ITransformer 產生自調整 SrCnnAnomalyEstimator

SrCnnAnomalyEstimator

使用殘差 (SR) 演算法偵測時間序列中的異常

SsaAnomalyDetectionBaseWrapper

的包裝函式 Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.SsaAnomalyDetectionBaseWrapper.SsaAnomalyDetectionBase ,會根據時間序列的單一 Spectrum 模型,實作一般異常偵測轉換。 如需單一頻譜分析 (SSA) 的詳細資料,請參閱 http://arxiv.org/pdf/1206.6910.pdf

SsaChangePointDetector

ITransformer 產生自調整 SsaChangePointEstimator

SsaChangePointEstimator

使用單一頻譜分析偵測時間序列中的變更點。

SsaForecastingBaseWrapper

的包裝函式 Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries.SsaForecastingBaseWrapper.SsaForecastingBase ,會根據時間序列的單一 Spectrum 模型,實作一般異常偵測轉換。 如需單一頻譜分析 (SSA) 的詳細資料,請參閱 http://arxiv.org/pdf/1206.6910.pdf

SsaForecastingEstimator

使用單一頻譜分析的預測。

SsaForecastingTransformer

ITransformer 產生自調整 SsaForecastingEstimator

SsaSpikeDetector

ITransformer 產生自調整 SsaSpikeEstimator

SsaSpikeEstimator

使用單一頻譜分析偵測時間序列尖峰。

TimeSeriesPredictionEngine<TSrc,TDst>

類別,執行先前定型的模型 (和先前的轉換管線) 記憶體內部資料,一次一個範例。 這也可以搭配未以預測值結束的定型管線搭配使用:在此情況下,「預測」只是所有轉換的結果。

結構

GrowthRatio

成長比率。 定義為 Growth^ (1/TimeSpan) 。

列舉

AnomalySide

異常偵測的側邊。

ErrorFunction

包含時間序列資料轉換元件的命名空間。

MartingaleType

martingale 的類型。

RankSelectionMethod

訊號的排名選取方法。