【Python机器学习专栏】时间序列数据的特征工程
在机器学习领域，时间序列数据是一种特殊类型的数据，它按照时间顺序排列，通常用于分析和预测时间序列中的模式、趋势或周期性。特征工程是提升模型性能的关键步骤，特别是在时间序列分析中，正确的特征可以帮助模型捕捉和理解数据的动态特性。本文将探讨时间序列数据的特征工程方法，并展示如何在Python中实现这些技...
[帮助文档] 通过Elasticsearch机器学习实现业务数据的智能检测和预测
Elasticsearch机器学习是一种利用机器学习技术对Elasticsearch数据进行智能检测和预测的工具，可以自动识别数据模式和数据异常，生成新的特征和聚合结果，为数据分析和应用提供支持。Elasticsearch机器学习可以提高数据的可用性和价值，还可以为用户提供更加智能和高效的数据分析和...
[帮助文档] 列数据转KV组件
组件为数据预处理组件，将多列数据转换为Key:Value格式的一列数据。
[帮助文档] 在Designer训练得到模型后,如何做生产化部署对新数据进行预测
本文为您介绍在Designer训练得到模型后，如何进行生产化部署以对新数据进行预测。
[帮助文档] 使用特征工程提取特征数据
通过推荐算法定制生成的特征工程，对原始数据集（包括用户表、物料表和行为表等）进行处理，并生成新的特征表，以供后续的召回和排序使用。前提条件已开通PAI（Designer），并创建默认工作空间。具体操作，请参见开通PAI并创建默认工作空间。开通PAI并创建默认工作空间已为工作空间绑定MaxComput...
Mila唐建团队开源大分子机器学习平台TorchProtein：分析蛋白质序列及结构数据，仅需一两行代码
继药物研发机器学习平台 TorchDrug 之后，时隔一年，Mila 唐建团队开源了新的蛋白质机器学习平台 TorchProtein，这是目前第一个专门针对蛋白质研究的开源机器学习库。蛋白质是生物体的重要组成成分。理解蛋白质的结构与生化性质，对于药物研发和人类健康有着不可估量的意义。传统基于生物实验...
[帮助文档] 人群圈选任务有哪些输入数据和输出数据
本文为您介绍人群圈选任务的输入数据和输出数据说明。
机器学习中交叉检验如何用在时间序列数据上？
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基于机器学习的web异常检测——基于HMM的状态序列建模，将原始数据转化为状态机表示，然后求解概率判断异常与否
基于机器学习的web异常检测 from: https://jaq.alibaba.com/community/art/show?articleid=746 Web防火墙是信息安全的第一道防线。随着网络技术的快速更新，新的黑客技术也层出不穷，为传统规则防火墙带来了挑战。传统web入侵检测技术通过维护规...
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