ນີ້ແມ່ນແອັບ Linux ທີ່ມີຊື່ວ່າ Python Outlier Detection ເຊິ່ງລຸ້ນຫຼ້າສຸດສາມາດດາວໂຫຼດໄດ້ເປັນ v1.0.8.zip. ມັນສາມາດດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ຢູ່ໃນ OnWorks ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການໂຮດຕິ້ງຟຣີສໍາລັບບ່ອນເຮັດວຽກ.
ດາວນ໌ໂຫລດແລະດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ app ນີ້ມີຊື່ Python Outlier Detection ກັບ OnWorks ໄດ້ຟຣີ.
ປະຕິບັດຕາມຄໍາແນະນໍາເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອດໍາເນີນການ app ນີ້:
- 1. ດາວໂຫຼດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກນີ້ໃນ PC ຂອງທ່ານ.
- 2. ໃສ່ໃນຕົວຈັດການໄຟລ໌ຂອງພວກເຮົາ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ດ້ວຍຊື່ຜູ້ໃຊ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
- 3. ອັບໂຫລດແອັບພລິເຄຊັນນີ້ຢູ່ໃນຕົວຈັດການໄຟລ໌ດັ່ງກ່າວ.
- 4. ເລີ່ມ OnWorks Linux ອອນລາຍ ຫຼື Windows online emulator ຫຼື MACOS online emulator ຈາກເວັບໄຊທ໌ນີ້.
- 5. ຈາກ OnWorks Linux OS ທີ່ເຈົ້າຫາກໍ່ເລີ່ມຕົ້ນ, ໄປທີ່ຕົວຈັດການໄຟລ໌ຂອງພວກເຮົາ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ດ້ວຍຊື່ຜູ້ໃຊ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
- 6. ດາວນ໌ໂຫລດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ, ຕິດຕັ້ງມັນແລະດໍາເນີນການ.
ໜ້າ ຈໍ
Ad
ການກວດຫາ Python Outlier
ລາຍລະອຽດ
PyOD ແມ່ນຊຸດເຄື່ອງມື Python ທີ່ສົມບູນແບບ ແລະສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ເພື່ອກວດຫາວັດຖຸທີ່ຢູ່ຫ່າງໄກໃນຂໍ້ມູນຫຼາຍຕົວແປ. ພາກສະຫນາມທີ່ຫນ້າຕື່ນເຕັ້ນແຕ່ມີຄວາມທ້າທາຍນີ້ຖືກເອີ້ນໂດຍທົ່ວໄປວ່າເປັນການກວດຫາທີ່ເກີນກວ່າຫຼືການກວດຫາຄວາມຜິດປົກກະຕິ. PyOD ປະກອບມີຫຼາຍກວ່າ 30 ສູດການຊອກຄົ້ນຫາ, ຈາກຄລາສສິກ LOF (SIGMOD 2000) ເຖິງ COPOD ຫຼ້າສຸດ (ICDM 2020) ແລະ SUOD (MLSys 2021). ນັບຕັ້ງແຕ່ 2017, PyOD [AZNL19] ໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງສໍາເລັດຜົນໃນການຄົ້ນຄວ້າທາງວິຊາການຈໍານວນຫລາຍແລະຜະລິດຕະພັນການຄ້າ [AZHC+21, AZNHL19]. PyOD ມີຫຼາຍຕົວແບບທີ່ອີງໃສ່ເຄືອຂ່າຍ neural, ຕົວຢ່າງ, AutoEncoders, ເຊິ່ງຖືກປະຕິບັດຢູ່ໃນທັງ PyTorch ແລະ Tensorflow. PyOD ປະກອບມີຫຼາຍແບບທີ່ມີຢູ່ໃນ scikit-learn. ມັນເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະຝຶກອົບຮົມແລະຄາດຄະເນດ້ວຍຮູບແບບການກວດພົບຈໍານວນຫລາຍໃນ PyOD ໂດຍການໃຊ້ກອບ SUOD. ດັດຊະນີແມ່ນສະໜອງໃຫ້ສຳລັບລະບົບທີ່ເລືອກເພື່ອສະໜອງພາບລວມຂອງຕົວແບບທີ່ນຳໃຊ້. ໃນຈໍານວນທັງຫມົດ, 17 ຊຸດຂໍ້ມູນມາດຕະຖານຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບການປຽບທຽບ, ເຊິ່ງສາມາດດາວໂຫຼດໄດ້ຢູ່ ODDS.
ຄຸນລັກສະນະ
- APIs ທີ່ເປັນເອກະພາບ, ເອກະສານລະອຽດ, ແລະຕົວຢ່າງການໂຕ້ຕອບໃນທົ່ວວິທີການຕ່າງໆ
- ຮູບແບບຂັ້ນສູງ, ລວມທັງແບບຄລາສສິກຈາກ scikit-learn, ວິທີການຮຽນຮູ້ເລິກຫຼ້າສຸດ, ແລະສູດການຄິດໄລ່ທີ່ພົ້ນເດັ່ນຂື້ນເຊັ່ນ COPOD
- ປະສິດທິພາບທີ່ດີທີ່ສຸດກັບ JIT ແລະການຂະຫນານເມື່ອເປັນໄປໄດ້, ການນໍາໃຊ້ numba ແລະ joblib
- ການຝຶກອົບຮົມໄວ & ການຄາດຄະເນກັບ SUOD
- ເຂົ້າກັນໄດ້ກັບທັງ Python 2 & 3
- ຂັ້ນຕອນການຊອກຄົ້ນຫາສ່ວນບຸກຄົນ
ພາສາການຂຽນໂປຣແກຣມ
Python
ປະເພດ
ນີ້ແມ່ນແອັບພລິເຄຊັນທີ່ຍັງສາມາດເອົາມາຈາກ https://sourceforge.net/projects/python-outlier-detect.mirror/. ມັນໄດ້ຖືກຈັດຢູ່ໃນ OnWorks ເພື່ອໃຫ້ດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ໃນວິທີທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດຈາກຫນຶ່ງໃນລະບົບປະຕິບັດງານຟຣີຂອງພວກເຮົາ.
