开发机器学习模型

• 回归学习者应用:使用监督机器学习训练回归模型。
• 分类学习者应用:使用监督机器学习的训练分类模型。
• 文本分析:分析和建模文本数据。
• 自动化的机器学习:自动选择型号和超参数。
• 特征选择:使用邻域成分分析(NCA)来选择机器学习模型的特征。
  

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数据管理和预处理

• 时间表数据容器:使用基于时间的索引和同步管理带有时间戳的表格数据。
• 字符串数组:有效地操作、比较和存储文本数据。
• 数据预处理:查找、填充和删除缺失的数据。检测并替换异常值。平滑噪声数据
• 通过云访问数据:从Amazon S3和Azure Blob存储读取数据。