特征平台PAI-FeatureStore的功能列表
管理离线和在线特征 离线MaxCompute，在线有多种存储 在线共享多种特征：降低在线存储的用量 离线特征视图： 支持每天例行同步离线数据到在线数据源中：离线特征数据如何推送到在线数据源？ 实时特征视图： 管理实时特征，实时统计特征可以通过FeatureDB自动增量更新到processor中。 实时特征包含属性特征，例如商品的...
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...
特征时序化建模：基于特征缓慢变化维度历史追踪的机器学习模型性能优化方法
我们在工作中经常会遇到一个问题，数据基础设施的设计往往没有充分考虑数据科学的需求。数据仓库或数据湖仓中的大量表格（主要是事实表和维度表）缺乏构建高性能机器学习模型所需的关键字段或结构。其中最显著的局限性在于，大多数表格仅记录观测值的当前状态，而未保留历史记录。 本文将通过缓慢变化维度（Slowly Changing Dimensions）这一数据建模技术来解决上面的这个问题。通过本文的介绍，可以....
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。
如果有的特征变换在线上推理时也要做，机器学习PAI怎么保证线上线下用的特征变换算子是一致的？
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【python】Python大豆特征数据分析 [机器学习版二]（代码+论文）【独一无二】
博__主：米码收割机 技__能：C++/Python语言 公众号：测试开发自动化【获取源码+商业合作】 荣__誉：阿里云博客专家博主、51CTO技术博主 专__注：专注主流机器人、人工智能等相关领域的开发、测试技术。 ...
![【python】Python大豆特征数据分析 [机器学习版二]（代码+论文）【独一无二】](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/7gxs75vjywd2y_56a84770306d4d1cb7f8e4c4dc52fa54.jpeg)
【python】Python大豆特征数据分析 [机器学习版一]（代码+论文）【独一无二】
1.实验背景 1.1 背景概述 本研究旨在深入探索大豆数据集，运用多种数据分析和建模技术，以揭示大豆特征之间的关系、数据的结构以及不同分类器的性能。首先，通过聚类分析，成功将数据集中的样本划分为不同的簇，有助于理解数据的分布和样本的相似性。其次，通过相关性分析，构建了特征之间的相关系数矩阵，揭示了不同特征之间的关系，为进一步的分析提供了基础。在降维技术方面，应用PCA将数据可视化...
![【python】Python大豆特征数据分析 [机器学习版一]（代码+论文）【独一无二】](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/pxynxsrl3ycx6_30e1341ec03b4df9a0a6bdf50698d6a1.jpeg)
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人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台PAI）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
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