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特征工程
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TMS开发_金蝶TMS系统_TMS技术系统_信息化管理_视频
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推荐系统的功能
特征抽取，生成推荐系统内部通用的数据格式。经过数据质量检测来确保数据的合法性。提供数据源智能检测，输出数据分布和数据质量信息等，智能完成特征工程。 智能场景 根据业务场景选择对应的智能推荐场景，快速搭建专属推荐系统。主要应用为猜你喜欢、关联推荐、热门推荐。 功能优势： 多维度管理，支持运营规则设置，一站式推荐平台。
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A8+协同管理软件智能表单模块特征
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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推荐系统的优点
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通过接入实时数据，实时更新用户画像和物品画像，及时捕捉用户兴趣变化，快速反馈用户需求，为及时调整推荐策略提供依据。 精排策略 推荐系统的特征工程可从原始数据中分析历史用户画像、物品画像，自动学习特征信息以供AI模型训练。内置了多种排序算法，可根据业务需求选择适当的算法进行训练，以使推荐结果以更合适的顺序呈现。
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特征工程
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k。 图5 特征工程服务 单击“Publish”，将特征工程发布成服务。 发布成功后，会弹出成功提示框，单击“OK”。 在菜单栏中，单击“特征工程”，进入“特征工程管理”界面。 单击“已发布服务”页签，查看特征工程服务，如图6所示。 图6 特征工程服务 单击特征工程服务行对应“操作”列的图标。
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特征工程
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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修改开源协议_新版Redis不再“开源”_Redis协议变更
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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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特征工程
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特征工程
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特征工程 如何选中全量特征列？ 算法工程处理的时候必须要先采样吗？ 特征处理操作完成后怎么应用于数据集全量数据？ 特征工程和算法工程的关系？ JupyterLab环境异常怎么处理？ 父主题： 常见问题
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华为云盘古大模型_华为云AI大模型_盘古人工智能
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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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特征工程简介
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Spark资源环境信息，用于数据集分析以及Spark特征工程。包括资源ID、状态、规格以及删除资源的操作。 查看复制的特征工程的相关信息，包括任务类型、源特征工程、目标特征工程、创建时间和状态等信息。 特征工程页签 特征工程名 特征工程的名称。可以在创建特征工程时配置。 开发平台 特征工程处理数据集的计算平台。
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GeminiDB Redis接口_键值数据库_企业级Redis_什么是KV数据库
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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
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创建特征工程
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创建特征工程 用户可以在“数据集详情”页面基于数据集实例新建特征工程，对数据集执行特征操作；也可以在“特征工程管理”页面新建特征工程。我们以在“特征工程管理”页面创建特征工程为例，操作步骤如下。 单击“特征工程管理”页面的。 弹出“特征处理”对话框。如图1所示。 图1 创建特征工程
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创建特征工程
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程。我们以在“特征工程管理”页面创建特征工程为例，操作步骤如下。 单击特征工程首页右上角的图标。 弹出“特征处理”对话框。如图1所示。 图1 创建特征工程 配置“特征处理”对话框参数，具体参见表1。 表1 特征工程参数配置说明 参数名称 参数说明 工程名称 特征工程的名称。 只能以字母（A~Z
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sklearn 特征工程
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华为云FunctionGraph函数工作流—— “Serverless“遇见”AI，释放AI生产力
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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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机器学习（三）——特征工程
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特征工程——文本特征
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提交特征工程作业
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提交特征工程作业
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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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