Guia abrangente para o empenamento dinâmico do tempo em Python - Gulzar, Hafiz Muhammad
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A deformação dinâmica do tempo (DTW) é uma técnica bem conhecida utilizada para determinar o alinhamento entre duas sequências temporais. DTW tem sido utilizada numa vasta gama de aplicações e pode ser aplicada em qualquer dado que possa ser representado como sequência linear. As bibliotecas DTW existentes têm implementado o algoritmo DTW de núcleo datado, o que resulta em baixo desempenho ou é inaplicável para grandes sequências. O objectivo deste livro é apresentar um conceito detalhado de DTW juntamente com uma biblioteca abrangente de DTW, encapsulando a implementação de variantes DTW com…mehr

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Produktbeschreibung
A deformação dinâmica do tempo (DTW) é uma técnica bem conhecida utilizada para determinar o alinhamento entre duas sequências temporais. DTW tem sido utilizada numa vasta gama de aplicações e pode ser aplicada em qualquer dado que possa ser representado como sequência linear. As bibliotecas DTW existentes têm implementado o algoritmo DTW de núcleo datado, o que resulta em baixo desempenho ou é inaplicável para grandes sequências. O objectivo deste livro é apresentar um conceito detalhado de DTW juntamente com uma biblioteca abrangente de DTW, encapsulando a implementação de variantes DTW com algoritmos eficientes propostos recentemente. Mais adiante, neste livro, apresentei um módulo python para computação e visualização do alinhamento DTW: DTWPy. DTWPy tem implementação de DTW clássico e recentemente propôs algoritmos eficientes de desempenho, ou seja, fastDTW e DDTW. A correcção dos algoritmos é verificada através da sua comparação com a implementação de R existente. Este livro dá a ideia básica aos leitores sobre o que é DTW e DTWPy tem a implementação mais abrangente de algoritmos DTW presentes na literatura até à data, e é aplicável em grande sequência temporal.
Autorenporträt
Hafiz Muhammad Gulzar poluchil stepen' magistra nauk w oblasti komp'üternyh nauk w Uniwersitete Stawangera, Norwegiq. G-n Gulzar imeet bolee chem 5-letnij opyt razrabotki programmnogo obespecheniq, w tom chisle na qzyke Python.