在推荐系统中应用FeatureStore管理特征
本文以FeatureStore的特征表为例，为您介绍FeatureStore从创建与注册到最终上线的过程，帮助您了解如何从零开始搭建并上线一套完整的推荐系统。
PAI-Rec推荐开发平台-推荐方案定制-特征配置
接下来需要做“特征配置”。特征配置在推荐方案配置中是一个核心的部分，我们期望通过界面配置出想要的特征，然后自动生成计算的MaxCompute 和Flink的SQL代码，生产出常见的统计特征、序列特征、MinMax特征、偏好KV统计特征，最终输出给向量召回、粗排和精排模型样本。1.常用周期行为类型配置...
特征生产, 最佳实践
特征平台当前提供的特征生产功能旨在简化特征创建过程，通过固化常用的和普遍的生产步骤，您仅需进行简单配置就能轻松生成特征，从而有效降低了特征生产的复杂性。特征生产在多个领域（包括推荐、广告、风控以及机器学习等）都有广泛应用，本文将以推荐场景为例，为您介绍从原始表到特征生产加工生成样本表，再到训练模型的完整过程。
特征平台与, 特征生产
目前在特征平台（FeatureStore）中支持的特征生产功能在推荐、广告、风控以及机器学习等领域都有广泛的应用。该功能旨在降低特征生产的复杂度，通过将特征生产中通用常见的功能固定下来，通过配置的方式即可实现特征生产。本文为您介绍特征生产的详细过程。
在机器学习和数据科学中，数据预处理是一个至关重要的步骤。数据规范化（或称为特征缩放）是预处理的一种常见技术，它可以帮助我们改进模型的性能。`sklearn.preprocessing`模块提供了多种数据规范化的方法，其中`StandardScaler`和`MinMaxScaler`是最常用的两种。
1. 引言 在机器学习和数据科学中，数据预处理是一个至关重要的步骤。数据规范化（或称为特征缩放）是预处理的一种常见技术，它可以帮助我们改进模型的性能。sklearn.preprocessing模块提供了多种数据规范化的方法，其中StandardScaler和MinMaxScaler是最常用的两种。 StandardScaler...
机器学习 - 数据预处理中的 特征离散化 方法
可供参考的三种特征离散化方法在数据分析中，我们认为在某个范围内取值过于密集的特征认为是取值”连续“的特征。出于某些需求经常需要将这些”连续特征进行离散化“。本文介绍三种比较实用的数据离散化方法。李俊才的个人博客方法1：尺度缩小法这种方法是对于数值元素的一种简单粗暴的方法。离散化的目的不就是减少取值数目吗。那么好，只要把数据除以某个值，大数就变小数，抹掉小数位，自然取值个数就少了很多。很显然，这种....
【ACE成长记第4期】美女程序员分享：机器学习之数据预处理到特征构建模型训练
本期由阿里云MVP&优秀ACE（阿里云开发者社群） 郭翔云 为大家分享机器学习之从数据预处理到特征构建谈天池工业AI竞赛模型训练。通过天池工业AI竞赛示例，演示从数据观察到特征构建，再到模型训练验证评估的一个机器学习的完整流程。 视频：https://yq.aliyun.com/live/597 分享分为三部分： 基于天池工业AI大赛-智能制造质量预测的赛题进行示例分析； 1.1赛...
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