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TempoAI——V3.14
时间:2018-08-31 16:50:00 浏览:
1.新增RNN回归/分类节点
RNN是深度学习领域典型的深度神经网络之一,又名循环神经网络,网络通过隐藏层神经元的周期性连接来学习、记录和传递序列数据前后的延拓信息,进而能够能够处理序列数据上下文的信息关联,RNN广泛应用于语音识别、语言模型、机器翻译等序列化数据处理领域。
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2.新增LSTM时序节点
LSTM(Long Short Term Memory)是长短期记忆网络,是一种基于时间递归结构的深度网络进行预测的方法,其核心在于算法中加入了一个判断信息是否有用的处理器。当一个信息进入网络中,可以根据规则来判断是否有用,只有合法的重点信息才会留下被保存,不符的信息通过遗忘门来遗忘。
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3.新增WOE编码节点
WOE编码是对原始自变量的一种编码形式,表示自变量取某个值的时候对响应比例的一种影响。算法内部对数值型属性支持等频分箱、自定义分箱,字符属性支持自定义分箱。并且在预分箱的基础上支持Chi-Merge监督分箱。算法的结果输出每个属性每个区间的woe编码值和属性的IV值,可根据IV值进行变量筛选。该节点支持构建WOE模型及读取利用WOE模型。
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4.关联规则算法优化
Apriori算法和FPgrowth算法可在参数设置界面指定前项、后项,支持提取极大频繁项集和闭频繁项集。
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5.属性生成节点支持excel批量上传公式

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