SQL函數(shù)

說明

向量計(jì)算函數(shù)

文本、語音、圖像、視頻都能夠以向量的形式保存在向量數(shù)據(jù)庫中，方便用戶快速搜索和查詢。

時(shí)序分析函數(shù)

時(shí)間序列分析函數(shù)用于處理互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)系統(tǒng)或商務(wù)運(yùn)作中產(chǎn)生的指標(biāo)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可用于預(yù)測未來趨勢和檢測運(yùn)作過程中的異常情況。

聚類分析函數(shù)

在商業(yè)運(yùn)作中，聚類分析可以幫助我們發(fā)現(xiàn)相似的對象如用戶、商品、市場等，從而進(jìn)行針對性的營銷策略，提高效率和收益。

回歸分析函數(shù)

回歸模型不僅是數(shù)據(jù)分析和預(yù)測的強(qiáng)大工具，也是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化監(jiān)控和異常檢測的有效手段。在復(fù)雜系統(tǒng)管理中，結(jié)合適當(dāng)?shù)拈撝翟O(shè)置和報(bào)警機(jī)制，可以大大提高問題發(fā)現(xiàn)的及時(shí)性和準(zhǔn)確性，進(jìn)而保障系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。

分類判別分析函數(shù)（Classification）

分類判別機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以用于在線識(shí)別或者判別系統(tǒng)對象的分類，比如識(shí)別每一個(gè)用戶的請求是否為攻擊性的請求。也可以用于識(shí)別因素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

負(fù)載均衡測量函數(shù)

在執(zhí)行操作實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡前，需要準(zhǔn)確衡量分布式系統(tǒng)負(fù)載均衡狀況。

多變量模式識(shí)別函數(shù)

日志服務(wù)通過異常檢測功能，自動(dòng)識(shí)別服務(wù)系統(tǒng)中的異常狀態(tài)及其根源。該功能可自動(dòng)識(shí)別指標(biāo)的變化是否偏離正常模式，并結(jié)合指標(biāo)當(dāng)前模式與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來進(jìn)行異常檢測。