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      如何获取之前训练任务的结果
      如果之前的训练任务为test-12345，模型文件job.pkl存放在output目录下。获取方法如下：import moxing as mox import os from naie.context import Context mox.file.copy(os.path.join(Context.get_job_path("test-12345"), "output/job...
      机器学习
      作者小头像 就挺突然 2021-07-30 01:02:44
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      2021-07-30 01:02:44
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      时序数据分析——异常检测
      时序数据的异常点是指序列中存在模式不一致的点（如时序数据超出正常范围的上/下界，突然的上升或下降，趋势改变）。时序数据的异常检测旨在快速准确的找到这些异常点。代码块导入在NAIE训练平台的JupyterLab界面操作，不需要手动添加这一部分，因为在新创建的特征工程下已经包含了导入代码。import os os.chdir("/home/ma-user/work/test_ano...
      数据挖掘
      作者小头像 就挺突然 2021-07-30 01:02:23
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      概念漂移自适应阈值
      定义：概念漂移自适应阈值即非人为指定阈值，而是根据具体数据通过算法求解出来最佳值，用于判断是否发生漂移，其大小影响漂移检测的敏感度适用场景：同一业务线，包含多种数据类型，每种数据类型的最佳阈值不同，人工调测出阈值不实际。先对所有数据进行时序聚类，针对聚类后的每一簇数据，取其中部分数据进行概念漂移标注求解出最佳阈值，将此最佳阈值应用于本簇中的所有数据。自适应阈值求解给定包含概念漂...
      Python
      作者小头像 就挺突然 2021-07-30 01:02:16
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      根因分析——KPI根因关联分析检测
      from naie.rca import KpiCorrDetector, BaseSettings, DataInfo, AdvanceSettings from naie.datasets import data_reference from naie.context import Context as context根据数据集名称创建DataReference对象data...
      作者小头像 就挺突然 2021-07-30 01:02:07
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      NAIE SDK帮助文档汇总
      总览网络人工智能园地：AutoML 基础教程网络人工智能园地：AutoML 进阶教程网络人工智能园地：AutoML场景应用——分类应用网络人工智能园地：AutoML场景应用——回归应用网络人工智能园地：AutoML场景应用——时序分类应用网络人工智能园地：AutoML场景应用——时序预测应用网络人工智能园地：在JupyterLab中运行AutoML网络人工智能园地：AutoDL...
      API/SDK 网络
      作者小头像 就挺突然 2021-07-30 01:01:57
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      如何停止NAIE训练平台上运行中任务
      NAIE平台在比赛期间提供免费的资源，比赛结束之后如果需要继续使用平台的话会计费，所以比赛结束之后需要停止运行中的任务，包括：训练任务、特征工程、WebIDE、Notebook。1、训练任务进入项目，点击上方“模型训练”菜单，可以看到算法列表，每个算法都要进去查看下是否有运行中的任务，点击进入一个算法，可以看到任务列表，现在RUNNING状态的任务，见下图红框，然后停止任务。2...
      机器学习
      作者小头像 就挺突然 2021-07-30 01:01:29
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      时序数据分析——周期性-平稳性检验
      时间序列分析，即输入特征都是与时间相关的数据，同时需要考虑周期、趋势、节假日、突变等因素，通过一些手段来分析时间序列的特点，发现其中的变化规律，并用于预测未来时序数据的统计技术。分析时间序列，进行合理预测，做到提前掌握未来的发展趋势，为业务决策提供依据，这也是决策科学化的前提。代码块导入在NAIE训练平台的JupyterLab界面操作时，不需要手动添加这一部分，因为在新创建的特...
      数据挖掘
      作者小头像 就挺突然 2021-07-29 01:20:22
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      超参优化算法——BO-SMAC
      方法描述SMAC(Sequential Model-Based Optimization forGeneral Algorithm Configuration)是一种基于模型的序贯优化方法(SMBO, Sequential Model-Based Optimization). 该算法:采用随机森林模型(RF, Random Forest)建立代理模型.用每棵子树的输出计算均值,...
      macOS
      作者小头像 就挺突然 2021-06-10 01:27:30
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      超参优化算法——BO-GP
      方法描述GP(Gaussian process)是一种基于模型的序贯优化方法(SMBO, Sequential Model-Based Optimization). 该算法:采用高斯过程模型(GP, Gauss Process)建立代理模型.高斯过程模型会自动拟合样本点并输出均值, 方差.采用EI(expected improvement)或者TS(Thompson Sampl...
      性能测试 CodeArts PerfTest
      作者小头像 就挺突然 2021-06-10 01:14:10
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      2021-06-10 01:14:10
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      超参优化算法——RANDOM
      方法描述随机搜索(Random Search)是一种朴素的搜索方法.该方法用随机采样的方式生成数据点.方法特性由于完全随机, 随机搜索效果并不稳定, 但也不会陷入最优.当不对随机搜索次数做限制时, 会产生令人意想不到的效果.随机搜索与网格搜索的对比可参考论文​www.jmlr.org.
      作者小头像 就挺突然 2021-06-09 01:59:26
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