自动化时间序列异常检测与机器学习技术.zip

资源摘要信息:"自动化时间序列异常检测系统 .自动机器学习 .AutoML｜异常检测.zip" 在本文档中，我们主要探讨了机器学习的相关知识点，包括符号学习、神经网络学习以及统计机器学习等。 首先，我们来看一下符号学习。符号学习是模拟人脑的宏现心理级学习过程，以认知心理学原理为基础，以符号数据为输入，以符号运算为方法，用推理过程在图或状态空间中搜索，学习的目标为概念或规则等。符号学习的典型方法有记忆学习、示例学习、演绎学习、类比学习、解释学习等。例如，记忆学习就是通过记忆和回忆来学习；示例学习就是通过观察和模仿来学习；演绎学习就是通过逻辑推理来学习；类比学习就是通过比较和类比来学习；解释学习就是通过理解和解释来学习。 其次，我们来了解一下神经网络学习。神经网络学习是模拟人脑的微观生理级学习过程，以脑和神经科学原理为基础，以人工神经网络为函数结构模型，以数值数据为输入，以数值运算为方法，用迭代过程在系数向量空间中搜索，学习的目标为函数。典型的连接学习有权值修正学习、拓扑结构学习等。例如，权值修正学习就是通过调整神经网络的权重来学习；拓扑结构学习就是通过改变神经网络的结构来学习。 最后，我们来探讨一下统计机器学习。统计机器学习是基于对数据的初步认识以及学习目的的分析，选择合适的数学模型，拟定超参数，并输入样本数据，依据一定的策略，运用合适的学习算法对模型进行训练，最后运用训练好的模型对数据进行分析预测。统计机器学习的三个要素是：模型、策略和样本数据。模型在未进行训练前，其可能的参数是多个甚至无穷的，故可能的模型也是多个甚至无穷的，这些模型构成的集合就是假设空间。策略即从假设空间中挑选出参数最优的模型的准则。 在"自动化时间序列异常检测系统 .自动机器学习 .AutoML｜异常检测.zip"这个压缩包中，我们可能会找到关于如何使用自动化工具来进行时间序列的异常检测的相关文件，以及如何利用AutoML技术来简化机器学习模型的训练和部署过程的相关文档。这将对机器学习的学习者和实践者都有着重要的参考价值。 文件列表中的"新建文本文档.txt"可能包含了该系统或工具的使用说明、配置指南或问题解答等。而"tods-master"则可能是该工具或系统的源代码文件，"master"通常表示这是主分支或者是最新的版本。开发者或研究者可以通过阅读源代码来深入了解该系统的内部工作机制，以便进行二次开发或者对系统进行优化和改进。