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工业物联网边缘计算新范式：Serverless 函数如何赋能实时数据分析与设备监控？
工业物联网（IIoT）正驱动着制造业的深刻变革，它将物理设备、传感器和网络连接起来，产生了海量的数据。如何高效地处理和利用这些数据，成为提升生产效率、优化运营和实现智能制造的关键。边缘计算应运而生，它将计算和数据存储移近数据源，减少延迟并...
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恶意IP识别哪家强？SVM、决策树、随机森林和GBDT实战对比
兄弟们，今天咱们来聊聊恶意IP识别这个事儿。搞安全的，谁还没跟恶意IP打过交道？每天看着日志里那些奇奇怪怪的IP地址，就跟看天书似的，头都大了。别担心，今天我就来给大家分享一下，我是怎么用机器学习的方法来识别这些恶意IP的，以及我对几种常...
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如何将Kibana机器学习与其他功能结合构建完整的监控与分析体系
Kibana作为Elastic Stack的可视化工具，提供了强大的数据探索、可视化和分析能力。本文将深入探讨如何将Kibana的机器学习功能与其他核心功能（如可视化、仪表板、告警）相结合，构建一个完整的监控与分析体系，帮助高级用户更好地...
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Kibana 机器学习作业配置全攻略：从数据源到规则，新手也能轻松上手
大家好，我是你们的 IT 伙伴，码农老王！今天咱们来聊聊 Kibana 的机器学习功能。别看“机器学习”这四个字挺唬人，其实在 Kibana 里用起来，那叫一个简单方便！不过，要想让它发挥出最大威力，配置作业这一步可是关键。今天老王就手把...
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深入理解模型混合与选择: 理论基础与实践指南
作为一名对机器学习充满热情的开发者，我们常常面临一个挑战：如何构建一个既准确又强大的模型？单一模型在解决复杂问题时往往力不从心。这时，模型混合与选择技术应运而生，它们就像一个工具箱，提供了多种组合和优化模型的方法。本文将深入探讨模型混合与...
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POS数据融合之道：解锁零售数据分析的无限潜能
POS数据融合之道：解锁零售数据分析的无限潜能 “POS数据就像一座冰山，我们往往只看到水面上的一角。” 这句话用来形容零售业对POS数据的利用现状再合适不过了。作为零售商最直接、最核心的数据来源，POS（Point of Sale）...
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POS机数据挖掘秘籍 揭秘商品关联与客户价值分析
嘿，老铁！今天咱来聊聊POS机数据挖掘这个事儿，这可不是啥高大上的玩意儿，它就在咱们身边，能帮你把生意搞得更溜！POS机，这玩意儿大家都熟，刷卡、扫码都靠它。但你知道吗？它可是个宝藏，藏着你家店里顾客的消费秘密！ 一、POS机数据挖...
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深入剖析 Prophet 变点函数 changepoint_func：原理、用法与影响
Facebook Prophet 是一个强大的时间序列预测工具，其灵活性的一大来源就是对变点（changepoint）的精细控制。 changepoint_func 参数允许你自定义变点检测的底层模型，这为高级用户提供了更深层次的定制能...
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探秘changepoint_prior_scale参数：数学原理、贝叶斯优化与自动调整
在数据分析和时间序列预测的领域，变化点检测是一个至关重要的环节。它能够帮助我们识别数据中关键的转折点，从而更好地理解数据的内在规律和趋势。而 changepoint_prior_scale 参数，作为变化点检测模型中的一个核心参数，其作用...
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K-Means 聚类预处理：Apriori 算法的强力助推器
K-Means 聚类预处理：Apriori 算法的强力助推器 咱们程序员都知道，Apriori 算法是关联规则挖掘的经典算法，但直接用它处理海量、高维数据时，效率往往不尽如人意。你想啊，如果数据本身就存在一些内在的“群组”特性，先用聚...
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Python玩转高斯过程回归 GPy & GPflow实战指南
你好，我是老王。今天我们来聊聊高斯过程回归（Gaussian Process Regression, GPR）。这玩意儿在机器学习领域可是个宝，特别是在处理小样本、高维度、以及需要不确定性估计的问题时，更是独具优势。作为一名资深程序员，我...
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数据世界的救星 多重插补在解决实际问题中的应用
在浩瀚的数据海洋中，我们常常会遇到一些“拦路虎”——缺失值。这些缺失值就像是拼图中缺失的碎片，让我们的分析变得支离破碎。别担心，今天，我就来和大家聊聊一个超级好用的工具——多重插补（Multiple Imputation），看看它如何在各...
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模型调优炼金术 深度揭秘嵌套交叉验证中的超参寻优与结果分析
模型调优炼金术：深度揭秘嵌套交叉验证中的超参寻优与结果分析 嘿，老铁们，我是老码农，一个在算法世界里摸爬滚打了十几年的老家伙。今天，咱们不聊那些虚头巴脑的理论，来点实在的，聊聊咱们在模型调优，特别是嵌套交叉验证（Nested Cros...
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POS系统数据掘金：解锁零售业客户购买行为的秘密
POS系统数据掘金：解锁零售业客户购买行为的秘密 嘿，各位零售业的朋友、市场营销大咖和数据分析师们，大家好！ 今天咱们聊点干货——如何利用POS系统收集的数据，深度挖掘客户的购买行为，从而制定更精准的营销策略、优化库存管理，最终提...
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数据分析必备：多重插补凭什么完胜传统缺失值处理？
“喂，小王啊，这周的数据报表怎么回事？怎么这么多缺失值？” “啊？张经理，我…我也不知道啊，原始数据就这样，我也很头疼。” 相信不少做数据分析的朋友都遇到过类似的场景。数据缺失，就像一颗老鼠屎坏了一锅粥，让人头疼不已。直接删掉？太...
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机器学习算法在恶意IP识别中的性能对比与分析
机器学习算法在恶意IP识别中的应用 恶意IP识别是网络安全领域的重要任务之一，其目标是通过分析网络流量数据，识别出潜在的恶意IP地址。随着机器学习技术的发展，越来越多的算法被应用于这一领域。本文将深入分析支持向量机（SVM）、决策树、...
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别再被黑了！教你用机器学习揪出恶意 IP
别再被黑了！教你用机器学习揪出恶意 IP 大家好，我是你们的“网络保安”老王。 最近很多朋友跟我吐槽，说网站老是被攻击，服务器动不动就瘫痪，烦死了。其实，很多攻击都是通过恶意 IP 发起的。今天老王就来教大家一招，用机器学习的方法...
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金融科技反欺诈风控模型构建实战：特征工程、模型选择与评估全解析
作为一名金融科技公司的风控算法工程师，我深知欺诈交易对公司造成的巨大损失。面对日益猖獗的欺诈手段，如何构建一个更有效的风控模型，精准识别并预防欺诈交易，是摆在我们面前的一项重要挑战。本文将从特征工程、模型选择和模型评估三个方面，深入探讨如...
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Serverless函数在物联网边缘计算中的妙用 - 边缘智能的轻盈跃升
物联网（IoT）设备数量的爆炸式增长，催生了海量数据的产生。这些数据如果全部涌向云端进行处理，无疑会对网络带宽和云计算资源造成巨大压力。边缘计算应运而生，它将计算和数据存储推向网络边缘，更靠近数据源头，从而有效缓解云端压力，降低延迟，并提...
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告别数据集难寻！用 Python 轻松生成正态、泊松等分布数据，数据挖掘练手不再愁
最近在学习数据挖掘，苦于找不到合适的数据集练手？网上找到的数据要么太大，要么太脏，处理起来实在麻烦。别担心，今天我就来分享一个妙招：用 Python 自动生成符合特定分布的数据集！ 为什么需要自动生成数据集？ 数据量可控...