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Classification de séries temporelles
La classification des séries temporelles est une tâche largement utilisée dans divers domaines et scénarios, visant à identifier l'origine ou la catégorie prédéfinie des données de série temporelle grâce à des méthodes d'apprentissage supervisé utilisant des données d'entraînement étiquetées. Cette tâche peut distinguer efficacement les données de série temporelle provenant de sources différentes, ce qui la rend très précieuse dans les applications pratiques.
PhysioNet Challenge 2012
GRU-D - APC (n = 1)
Wafer
R_DST_Ensemble
UWave
JapaneseVowels
ArabicDigits
MALSTM-FCN
Libras
CharacterTrajectories
MALSTM-FCN
AUSLAN
GP-Sig-LSTM
DigitShapes
GP-Sig-LSTM
WalkvsRun
KickvsPunch
SNLST
NetFlow
ECG
CMUsubject16
GP-Sig-LSTM
SHAPES
EigenWorms
LEM
PEMS
pendigits
Disjoint-CNN
FaceDetection
Heartbeat
ConvTran
s2-agri
PSE+L-TAE
UEA
IT+TPS
Physionet 2017 Atrial Fibrillation
ENCASE
FordA
1D Convolution Neural Network
Insectwingbeat
Earthquakes
BorealTC
CNN
RacketSports
LP5
LP3
ERing
BasicMotions
ArrowHead
R_DST_Ensemble
Cricket
NATOPS
Beef
ECG200
Ethereum Phishing Transaction Network
time series
LP4
EthanolConcentration
Handwriting
SelfRegulationSCP2
Adiac
UCI Epileptic Seizure Recognition
StandWalkJump
TSEM
AATLD Gesture Recognition
MUSE
ECG5000
ArticularyWordRecognition
ACSF1
LP1
LP2