Ini ialah apl Linux bernama Python Outlier Detection yang keluaran terbarunya boleh dimuat turun sebagai v1.0.8.zip. Ia boleh dijalankan dalam talian dalam penyedia pengehosan percuma OnWorks untuk stesen kerja.
Muat turun dan jalankan dalam talian apl bernama Python Outlier Detection ini dengan OnWorks secara percuma.
Ikut arahan ini untuk menjalankan apl ini:
- 1. Memuat turun aplikasi ini dalam PC anda.
- 2. Masukkan dalam pengurus fail kami https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dengan nama pengguna yang anda mahukan.
- 3. Muat naik aplikasi ini dalam pengurus filem tersebut.
- 4. Mulakan OnWorks Linux dalam talian atau emulator dalam talian Windows atau emulator dalam talian MACOS dari tapak web ini.
- 5. Daripada OS Linux OnWorks yang baru anda mulakan, pergi ke pengurus fail kami https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXX dengan nama pengguna yang anda mahukan.
- 6. Muat turun aplikasi, pasang dan jalankan.
SKRIN
Ad
Pengesanan Outlier Python
DESCRIPTION
PyOD ialah kit alat Python yang komprehensif dan berskala untuk mengesan objek terpencil dalam data berbilang variasi. Medan yang menarik namun mencabar ini biasanya dirujuk sebagai pengesanan terpencil atau pengesanan anomali. PyOD termasuk lebih daripada 30 algoritma pengesanan, daripada LOF klasik (SIGMOD 2000) kepada COPOD (ICDM 2020) dan SUOD (MLSys 2021) terbaharu. Sejak 2017, PyOD [AZNL19] telah berjaya digunakan dalam pelbagai penyelidikan akademik dan produk komersial [AZHC+21, AZNHL19]. PyOD mempunyai berbilang model berasaskan rangkaian saraf, cth, AutoEncoders, yang dilaksanakan dalam kedua-dua PyTorch dan Tensorflow. PyOD mengandungi berbilang model yang juga wujud dalam scikit-learn. Anda boleh melatih dan meramalkan dengan sejumlah besar model pengesanan dalam PyOD dengan memanfaatkan rangka kerja SUOD. Penanda aras dibekalkan untuk algoritma terpilih untuk memberikan gambaran keseluruhan model yang dilaksanakan. Secara keseluruhan, 17 set data penanda aras digunakan untuk perbandingan, yang boleh dimuat turun di ODDS.
Ciri-ciri
- API Bersatu, dokumentasi terperinci dan contoh interaktif merentas pelbagai algoritma
- Model lanjutan, termasuk model klasik daripada scikit-learn, kaedah pembelajaran mendalam terkini dan algoritma baru muncul seperti COPOD
- Prestasi dioptimumkan dengan JIT dan penyejajaran apabila boleh, menggunakan numba dan joblib
- Latihan & ramalan pantas dengan SUOD
- Serasi dengan kedua-dua Python 2 & 3
- Algoritma pengesanan individu
Bahasa Pengaturcaraan
Python
Kategori
Ini adalah aplikasi yang juga boleh diambil dari https://sourceforge.net/projects/python-outlier-detect.mirror/. Ia telah dihoskan dalam OnWorks untuk dijalankan dalam talian dengan cara yang paling mudah daripada salah satu Sistem Operasi percuma kami.
