Guida completa al time warping dinamico in Python
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Il Dynamic Time Warping (DTW) è una tecnica ben nota utilizzata per determinare l'allineamento tra due sequenze temporali. Il DTW è stato utilizzato in un'ampia gamma di applicazioni e può essere applicato a qualsiasi dato rappresentabile come sequenza lineare. Le librerie DTW esistenti presentano implementazioni obsolete dell'algoritmo DTW di base, che comportano prestazioni ridotte o sono inapplicabili a sequenze di grandi dimensioni. L'obiettivo di questo libro è presentare il concetto dettagliato di DTW e una libreria DTW completa, che racchiude l'implementazione delle varianti DTW con...
Il Dynamic Time Warping (DTW) è una tecnica ben nota utilizzata per determinare l'allineamento tra due sequenze temporali. Il DTW è stato utilizzato in un'ampia gamma di applicazioni e può essere applicato a qualsiasi dato rappresentabile come sequenza lineare. Le librerie DTW esistenti presentano implementazioni obsolete dell'algoritmo DTW di base, che comportano prestazioni ridotte o sono inapplicabili a sequenze di grandi dimensioni. L'obiettivo di questo libro è presentare il concetto dettagliato di DTW e una libreria DTW completa, che racchiude l'implementazione delle varianti DTW con gli algoritmi efficienti proposti di recente. Inoltre, in questo libro ho presentato un modulo python per il calcolo e la visualizzazione dell'allineamento DTW: DTWPy. DTWPy contiene l'implementazione della DTW classica e degli algoritmi efficienti proposti di recente, ossia fastDTW e DDTW. La correttezza degli algoritmi è verificata attraverso il confronto con l'implementazione R esistente. Questo libro fornisce ai lettori un'idea di base su cosa sia DTW e DTWPy ha l'implementazione più completa degli algoritmi DTW presenti in letteratura fino ad oggi, ed è applicabile a grandi sequenze temporali.
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