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  • 特征工程 内容精选 换一换
  • 华为云计算 云知识 特征工程 特征工程 时间:2020-12-10 17:26:36 推荐系统中的特征工程常用于对原始数据进行特征挖掘的处理,形成的结果用于排序策略的训练。 链接:https://support.huaweicloud.com/productdesc-res/res_01_0006
    来自:百科
    AI开发平台 具有简单、安全和可扩展的数据集成能力,能够支持数据上传、数据预处理、特征工程、模型训练、模型评估和模型部署的AI开发全流程。 该AI开发平台具有简单、安全和可扩展的数据集成能力,能够支持数据上传、数据预处理、特征工程、模型训练、模型评估和模型部署的AI开发全流程。 AI开发平台 一站式开发
    来自:专题
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  • 数据集简介:基本概念 权限管理 创建特征工程:操作步骤 什么是需求管理:产品概述 智能管理系统介绍 基于NB-IoT小熊派开发智慧路灯:创建产品 内置多种IPD需求模型 需求管理使用流程:如何选择项目类型(推荐使用IPD项目) 方案概述:方案架构 特征工程:初始用户画像-物品画像-标准宽表生成
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    排序样本预处理 图1 特征工程 创建特征工程 创建特征工程操作步骤如下: 在“离线作业”下,单击“特征工程”页签,单击上方“创建”,进入“创建特征工程”页面。 在“创建特征工程”页面,填写特征工程“名称”、“场景”和“描述”。 特征工程名称:请以“ETL-”开始,只能由字母、数字、中
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  • Redis 接口是一款高可靠、低成本、大容量的持久化 KV 数据库。为用户画像、标签功能、特征工程等业务场景带来巨大价值,可以胜任重要用户数据的存储及高并发访问。 优势 低成本、大容量存储 标签、特征工程需要大量离线数据存储,在这类场景,GeminiDB Redis 接口是极佳选型。 丰富数据结构
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    提交特征工程作业 提交特征工程作业 查询全局特征配置 父主题: 作业相关API
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    动选择多个分类模型并基于动态图算法进行融合,来提升预测性能 时间序列预测 利用过去数据预测未来趋势;可基于时间维度进行自动任务理解和辅助特征工程,来提升时间序列类任务的精度 异常检测 用于预测数据集中的异常数据点;可通过学习正常数据的特征分布规律来建立基准模型,可融合多个基准模型提升预测精度并减少误报和漏报的情况
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    推荐系统:突破了开源Redis缓存场景局限 GeminiDB Redis接口是一款高可靠、低成本、大容量的持久化KV数据库。为用户画像、标签功能、特征工程等业务场景带来巨大价值,可以胜任重要用户数据的存储及高并发访问。 社交媒体:设计灵活、有粘性的移动社交应用 社交媒体应用往往使用redi
    来自:专题
    提交特征工程作业 功能介绍 该接口用于特征工程处理,包含数据预处理,特征提取和排序训练样本生成等。 URI POST /v1/{project_id}/etl-job 参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String
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    核心痛点主要包含2个方面: 第一:算法工程师作为AI应用的核心开发者通常只会和模型、数据以及代码打交道,主要工作围绕数据清洗、数据工程、特征工程还有模型设计、开发、训练等,偏研究和理论方向。但是一旦涉及到算法模型和AI应用的最终落地,推广给大量用户使用就会涉及到模型发布、上线等动
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    排序策略-离线特征工程 表1 特征工程参数说明 参数名称 说明 名称 自定义离线特征工程名称,由中文、英文、数字、下划线、空格或者中划线组成,并且不能以空格开始和结束,长度为1~64个字符。 描述 对于特征工程的描述信息。 待提取用户特征 排序模型需要经特征工程处理后的数据, 选择排序模型需要的用户特征,
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