Це програма для Windows під назвою tsfresh, останню версію якої можна завантажити як v0.21.1sourcecode.tar.gz. Її можна запускати онлайн на безкоштовному хостинг-провайдері OnWorks для робочих станцій.
Завантажте та запустіть онлайн цю програму під назвою tsfresh з OnWorks безкоштовно.
Дотримуйтесь цих інструкцій, щоб запустити цю програму:
- 1. Завантажив цю програму на свій ПК.
- 2. Введіть у наш файловий менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX із потрібним ім'ям користувача.
- 3. Завантажте цю програму в такий файловий менеджер.
- 4. Запустіть будь-який онлайн емулятор ОС OnWorks з цього веб-сайту, але кращий онлайн-емулятор Windows.
- 5. З ОС OnWorks Windows, яку ви щойно запустили, перейдіть до нашого файлового менеджера https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX з потрібним іменем користувача.
- 6. Завантажте програму та встановіть її.
- 7. Завантажте Wine зі сховищ програмного забезпечення дистрибутивів Linux. Після встановлення ви можете двічі клацнути програму, щоб запустити їх за допомогою Wine. Ви також можете спробувати PlayOnLinux, модний інтерфейс замість Wine, який допоможе вам встановити популярні програми та ігри Windows.
Wine — це спосіб запуску програмного забезпечення Windows на Linux, але без використання Windows. Wine — це рівень сумісності Windows з відкритим вихідним кодом, який може запускати програми Windows безпосередньо на будь-якому робочому столі Linux. По суті, Wine намагається повторно реалізувати достатньо Windows з нуля, щоб він міг запускати всі ці програми Windows, насправді не потребуючи Windows.
СКРЕНИ:
tsfresh
ОПИС:
tsfresh — це пакет Python. Він автоматично обчислює велику кількість характеристик часових рядів, так званих ознак. tsfresh використовується для вилучення характеристик з часових рядів. Без tsfresh вам довелося б розрахувати всі характеристики вручну. За допомогою tsfresh цей процес автоматизований, і всі ваші функції можна розрахувати автоматично. Крім того, tsfresh сумісна з pythons pandas і API scikit-learn, двома важливими пакетами для роботи з Data Science в python. Вилучені ознаки можна використовувати для опису або групування часових рядів на основі витягнутих характеристик. Крім того, їх можна використовувати для побудови моделей, які виконують завдання класифікації/регресії для часового ряду. Часто функції дають нове уявлення про часові ряди та їх динаміку.
Функції
- Використовується для прогнозування терміну служби машин
- Використовується для прогнозування якості сталевих заготовок під час процесу безперервного лиття
- Вилучення ознак часових рядів на основі масштабованих тестів гіпотез
- Автоматично витягує 100 функцій із часових рядів
- Це звільняє ваш час, витрачений на створення функцій, автоматично витягуючи їх
- Містить багато методів вилучення ознак і надійний алгоритм вибору ознак
Категорії
Це додаток, який також можна отримати з https://sourceforge.net/projects/tsfresh.mirror/. Його розміщено в OnWorks, щоб його можна було запустити в Інтернеті найпростішим способом з однієї з наших безкоштовних операційних систем.