Frequency，针对非数值型的数据，即类别离散数据的算法。具体步骤如下： 将所有的数据点都标为非异常点； 计算所有每一个属性值的频数； 计算每一个点的AVF score，即样本点x的每一个属性值对应的频数之和除以属性总数，这里的属性指的都是category的属性。 AVF score值越小，样本越异常。

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范围 本标准规定了ISDP+与外部厂商软件接入的端侧软件集成技术标准。 本标准应用范围：适用于与ISDP+产品对接实现相关软件功能接入的产品。 父主题： 端侧设备

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row) 简单的比较操作符<，>，<=和>=先比较下界，只有下界相等时才比较上界。 <<、>>和-|-操作符当包含空范围时也会返回false；也就是，不认为空范围在其他范围之前或之后。 并集和差集操作符的执行结果无法包含两个不相交的子范围。 范围函数 如果范围是空或者需要的界限是无穷

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简单的比较操作符<，>，<=和>=先比较下界，只有下界相等时才比较上界。 <<、>>和-|-操作符当包含空范围时也会返回false；即不认为空范围在其他范围之前或之后。 并集和差集操作符的执行结果无法包含两个不相交的子范围。 范围函数 如果范围是空或者需要的界限是无穷的，low

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范围函数和操作符 范围操作符 范围函数 父主题： 函数和操作符

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10) (1 row) 简单的比较操作符<，>，<=和>=先比较下界，只有下界相等时才比较上界。 <<、>>和-|-操作符当包含空范围时也会返回false；也就是，不认为空范围在其他范围之前或之后。 并集和差集操作符的执行结果无法包含两个不相交的子范围。 范围函数 numrange(numeric

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简单的比较操作符<，>，<=和>=先比较下界，只有下界相等时才比较上界。 <<、>>和-|-操作符当包含空范围时也会返回false；即不认为空范围在其他范围之前或之后。 并集和差集操作符的执行结果无法包含两个不相交的子范围。 范围函数 如果范围是空或者需要的界限是无穷的，low

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row) 简单的比较操作符<，>，<=和>=先比较下界，只有下界相等时才比较上界。 <<、>>和-|-操作符当包含空范围时也会返回false；也就是，不认为空范围在其他范围之前或之后。 并集和差集操作符的执行结果无法包含两个不相交的子范围。 范围函数 如果范围是空或者需要的界限是无穷

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10) (1 row) 简单的比较操作符<，>，<=和>=先比较下界，只有下界相等时才比较上界。 <<、>>和-|-操作符当包含空范围时也会返回false；也就是，不认为空范围在其他范围之前或之后。 并集和差集操作符的执行结果无法包含两个不相交的子范围。 范围函数 numrange(numeric

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其中date_202002表示2020年2月的分区，将包含分区键值从2020年2月1日到2020年2月29日的数据。 每个分区都有一个VALUES LESS子句，用于指定分区的非包含上限。大于或等于该分区键的任何值都将添加到下一个分区。除第一个分区外，所有分区都具有由前一个分区的VALUES LESS子句指定的隐式下

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其中date_202002表示2020年2月的分区，将包含分区键值从2020年2月1日到2020年2月29日的数据。 每个分区都有一个VALUES LESS子句，用于指定分区的非包含上限。大于或等于该分区键的任何值都将添加到下一个分区。除第一个分区外，所有分区都具有由前一个分区的VALUES LESS子句指定的隐式下

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规化函数接收一个输入的范围值，并且必须返回一个可能具有不同界限和格式的等价的范围值。对于两个表示相同值集合的范围（例如[1, 7]和[1, 8)），正规的输出必须一样。选择哪一种表达作为正规的没有关系，只要两个具有不同格式的等价值总是能被映射到具有相同格式的相同值就行。除了调整包含/排除界限格式外，假使期望的补偿比

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其中date_202002表示2020年2月的分区，将包含分区键值从2020年2月1日到2020年2月29日的数据。 每个分区都有一个VALUES LESS子句，用于指定分区的非包含上限。大于或等于该分区键的任何值都将添加到下一个分区。除第一个分区外，所有分区都具有由前一个分区的VALUES LESS子句指定的隐式下

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物联网平台对应用和设备有消息流控吗？ 有。 应用侧：单个应用调用API每秒的最大次数为100。 设备侧：单个连接每秒最大的MQTT请求数量为300。 父主题： 方案咨询（联通用户专用）

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特征工程 如何选中全量特征列？ 算法工程处理的时候必须要先采样吗？ 特征处理操作完成后怎么应用于数据集全量数据？ 特征工程和算法工程的关系？ JupyterLab环境异常怎么处理？ 父主题： 常见问题

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特征工程 特征工程简介 Python和Spark开发平台 JupyterLab开发平台 父主题： 用户指南

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特征管理 特征操作接口 父主题： 应用模型

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特征工程 二值化 卡方选择 派生 特征转换 FP-growth 最小最大规范化 正则化 独热编码 主成分分析 离散化 标准化 字符串标签化 奇异值分解 过滤式特征选择 线性特征重要性 特征尺度变换 特征异常检测 特征异常平滑 gbdt编码模型训练 gbdt编码模型应用 父主题： 数据特征

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需要被进行尺度变换的特征名 - scale_method 尺度变换的方法 "ln" item_spliter 离散型特征的，iterm之间的分割符 "," kv_spliter 离散型特征KV的分割符 ":" 样例 输入数据 配置流程 运行流程 参数设置 输出结果 父主题： 特征工程

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Boxes 横坐标：目标框的面积占比，即目标框的面积占整个图片面积的比例，越大表示物体在图片中的占比越大。 纵坐标：框数量（统计所有图片中的框）。 主要判断模型中使用的anchor的分布，如果目标框普遍较大，anchor就可以选择较大。 按边缘化程度统计框数量的分布 Marginalization

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row) 构造范围 每一种范围类型都有一个与其同名的构造器函数。使用构造器函数常常比写一个范围文字常数更方便，因为它避免了对界限值的额外引用。构造器函数接受两个或三个参数。两个参数的形式以标准的形式构造一个范围（下界是包含的，上界是排除的），而三个参数的形式按照第三个参数指定的界限形式

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