Esta es la aplicación de Linux llamada sktime, cuya última versión se puede descargar como v0.38.5sourcecode.tar.gz. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada sktime con OnWorks de forma gratuita.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie el emulador en línea OnWorks Linux o Windows en línea o el emulador en línea MACOS desde este sitio web.
- 5. Desde el SO OnWorks Linux que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación, instálala y ejecútala.
SCREENSHOTS
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DESCRIPCIÓN
sktime es una biblioteca para el análisis de series temporales en Python. Proporciona una interfaz unificada para múltiples tareas de aprendizaje de series temporales. Actualmente, esto incluye la clasificación, regresión, agrupamiento, anotación y pronóstico de series temporales. Incluye algoritmos de series temporales y herramientas compatibles con scikit-learn para construir, ajustar y validar modelos de series temporales. Nuestro objetivo es mejorar la interoperabilidad y la usabilidad del ecosistema de análisis de series temporales en su totalidad. sktime proporciona una interfaz unificada para tareas de aprendizaje de series temporales distintas pero relacionadas. Incluye algoritmos y herramientas específicos para la construcción de modelos compuestos, como segmentación, ensamblaje, ajuste y reducción, lo que permite a los usuarios aplicar un algoritmo diseñado para una tarea a otra.
Caracteristicas
- Previsiones
- Clasificación de series de tiempo
- Agrupamiento de series temporales
- Documentación disponible
- Ejemplos disponibles
- Distancias/Núcleos de series temporales
- Anotación
Lenguaje de programación
Python
Categorías
Esta aplicación también se puede obtener de https://sourceforge.net/projects/sktime.mirror/. Está alojada en OnWorks para facilitar su ejecución en línea desde uno de nuestros sistemas operativos gratuitos.
