【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...
【机器学习】采集数据、特征工程、建立模型、应用四个阶段的详解（图文解释 超详细）
机器的这种学习能力，作为人工智能的核心要素，将会对人类社会的生产、生活、军事等活动产生难以估量的影响。那么，什么是机器学习（Machine Learning，ML）呢？ 人类的学习中，最基础的是记忆，即机械的复述。但更重要的是指“举一反三”的能力。当用图片、文字、视频等教人们认识动物时，人们不仅记住...
![机器学习实战系列[一]：工业蒸汽量预测（最新版本上篇）含数据探索特征工程等](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew_20230516_8f66ff5a184c492d80d012cecbc4fe17.png)
机器学习实战系列[一]：工业蒸汽量预测（最新版本上篇）含数据探索特征工程等
机器学习实战系列[一]：工业蒸汽量预测背景介绍火力发电的基本原理是：燃料在燃烧时加热水生成蒸汽，蒸汽压力推动汽轮机旋转，然后汽轮机带动发电机旋转，产生电能。在这一系列的能量转化中，影响发电效率的核心是锅炉的燃烧效率，即燃料燃烧加热水产生高温高压蒸汽。锅炉的燃烧效率的影响因素很多，包括锅炉的可调参数，...
机器学习--数据清理、数据变换、特征工程
一、数据清理数据清理是提升数据的质量的一种方式。数据不干净（噪声多）？需要做数据的清理，将错误的信息纠正过来；数据比较干净（数据不是想要的格式）？对数据进行变换；数据对模型不是很友好？对数据的特征进行提取。 数据的错误 收集到的数据与真实观测值不一致【数值丢...
[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。
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