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理解和模型選擇推薦能力,可自動(dòng)選擇多個(gè)分類模型并基于動(dòng)態(tài)圖算法進(jìn)行融合,來提升預(yù)測(cè)性能 時(shí)間序列預(yù)測(cè) 利用過去數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來趨勢(shì);可基于時(shí)間維度進(jìn)行自動(dòng)任務(wù)理解和輔助特征工程,來提升時(shí)間序列類任務(wù)的精度 異常檢測(cè) 用于預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集中的異常數(shù)據(jù)點(diǎn);可通過學(xué)習(xí)正常數(shù)據(jù)的特征分布規(guī)律來建立來自:專題
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