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Update 04-machine-learning.md

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Haojun Liao 2024-11-19 09:59:38 +08:00 committed by GitHub
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commit eb97fe50aa
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GPG Key ID: B5690EEEBB952194
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docs/zh/06-advanced/06-TDgpt/05-anomaly-detection/04-machine-learning.md
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@ -3,7 +3,7 @@ title: "机器学习算法"
sidebar_label: "机器学习算法" sidebar_label: "机器学习算法"
--- ---
Autoencoder: TDgpt 内置使用自编码器（Autoencoder）的异常检测算法，对周期性的时间序列数据具有较好的检测结果。使用该模型需要针对输入时序数据进行预训练，同时将训练完成的模型保存在到服务目录 `ad_autoencoder` 中，然后在 SQL 语句中指定调用该算法模型即可使用。 Autoencoder<sup>[1]</sup>: TDgpt 内置使用自编码器（Autoencoder）的异常检测算法，对周期性的时间序列数据具有较好的检测结果。使用该模型需要针对输入时序数据进行预训练，同时将训练完成的模型保存在到服务目录 `ad_autoencoder` 中，然后在 SQL 语句中指定调用该算法模型即可使用。
```SQL ```SQL
--- 在 options 中增加 model 的名称，ad_autoencoder_foo， 针对 foo 数据集（表）训练的采用自编码器的异常检测模型进行异常检测 --- 在 options 中增加 model 的名称，ad_autoencoder_foo， 针对 foo 数据集（表）训练的采用自编码器的异常检测模型进行异常检测
@ -11,3 +11,7 @@ SELECT COUNT(*), _WSTART
FROM foo FROM foo
ANOMALY_DETECTION(col1, 'algo=encoder, model=ad_autoencoder_foo'); ANOMALY_DETECTION(col1, 'algo=encoder, model=ad_autoencoder_foo');
``` ```
### 参考文献
1. https://en.wikipedia.org/wiki/Autoencoder