InceptionTime是一种常见的异常检测算法,但它在处理UEA数据集时面临一些挑战。为了解决这些问题,我们引入了TimesNet模型。首先,我们需要了解UEA数据集的特点。UEA数据集是一个大规模、高维度的数据集,其中包含了大量的噪声和异常值。这使得传统的异常检测算法在处理这种数据时效果不佳。为了解决这个问题,我们采用了TimesNe...
下载UEA数据集:首先需要从UEA官网或其他可靠的资源网站下载UEA数据集。注意,UEA数据集有多种格式,如ARFF、TSV等,这里我们以ARFF格式为例进行说明。 解压缩数据集:下载后的UEA数据集通常是一个压缩文件,需要将其解压缩。解压缩后的文件通常包含多个子文件夹,每个子文件夹对应一个数据集。 分割标签和数据:在每个子文...
Monash UEA UCR Regression Archive是一个用于时间序列回归的公开数据集，包含多个来自不同领域的数据集。以下是该数据集包含的一些主要数据集及其简介：AppliancesEnergy：简介：用于预测家电能耗的数据集。给定每10分钟测量一次的传感器测量值的每日时间序列，预测每日电器总能量。数据特点：每个时间序列由24个...
用于预测家电能耗的数据集,给定每10分钟测量一次的传感器测量值的每日时间序列,以kWh为单位预测每日电器总能量,相当于一个有144个数据点的时间序列,如下图所示,给定不同房间的温度和湿度,预测当日的能耗。 在TSER问题中,ApplianceEnergy数据集中的每个时间序列由24个变量组成,这些变量是房屋内每个房间的温度和湿度测量...
记录一个用于时间序列回归的公开数据集，Monash UEA UCR Regression Archive。数据集包含来自不同领域的 19 个数据，具有不同的维数、不等长的维数和缺失值。数据集基本信息如下 对应数据集名称为AppliancesEnergy 用于预测家电能耗的数据集，给定每10分钟测量一次的传感器测量值的每日时间序列，以kWh为单位...
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使用MNIST数据集训练第一个pytorch CNN手写数字识别神经网络 pytorch利用CNN卷积神经网络来识别手写数字 MNIST 这里就不多展开了,我们上几期的文章都是使用此数据集进行的分享。 手写字母识别 EMNIST数据集 Extended MNIST (EMNIST), 因为 MNIST 被大家熟知,所以这里就推出了 EMNIST ,一个在手写字体分类任务中更有挑战...
这是笔者2019.9下载的UCR数据集,其中有较多的时间序列数据,方便大家下载学习,特此分享给大家。(在介绍中,没有说不许传播,如有侵权,会立即删除.)