课程主要就Aiops及特征工程,预测和分类问题,模型优化,聚类问题,异常检测问题,回归,决策树,集成算法-Bagging,模型调优,集成算法-Boosting,集成算法-Stacking,降维,聚类算法-Kmeans,聚类算法-DBSCAN,SVM,独立森林,配套实战案例与项目全部基于真实数据集与实际任务展开,结合企业级框架进行建模实战。由浅入深,每一个理论搭配一个实验,且侧重技能不同,学员的知识体系会更加全面。
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主要就为什么要做智能运维、海量事件的存储、分析和处理、AIOps平台逻辑架构与整体架构、新的运维开发模式等方面进行讲解
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