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AVF异常检测(Attribute Value Frequency) AVF算法全称Attribute Value 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 s

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Windows主机上检测到版本与安装版本不匹配 问题现象 以安装PHP为例进行说明，例如选择的版本为“php-7.2.12”： 安装成功后，用主机进行连通性验证时的用户登录主机去查看php版本，如下图所示： 检测到的版本为“PHP 5.6.38”或其他版本，与安装版本不匹配。 原因分析

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列筛选方式 特征列的筛选方式，有如下两种： 列选择 正则匹配 列名 列筛选方式为“列选择”时展示，如果有多列特征数据需要删除，可单击“”同时选中多列特征名称。 正则表达式 列筛选方式为“正则匹配”时展示，请根据实际情况输入正则表达式，系统自动筛选符合正则筛选规则的所有特征列。 当前操作流

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检测与响应 主机安全告警 容器安全告警 白名单管理

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数据特征 数据分析 数据处理 特征工程 父主题： 预置算子说明

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Windows主机上检测到版本与安装版本不匹配 问题现象 以安装PHP为例进行说明，例如选择的版本为“php-7.2.12”： 安装成功后，用主机进行连通性验证时的用户登录主机去查看php版本，如下图所示： 检测到的版本为“PHP 5.6.38”或其他版本，与安装版本不匹配。 原因分析

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Windows主机上检测到版本与安装版本不匹配 问题现象 以安装PHP为例进行说明，例如选择的版本为“php-7.2.12”： 安装成功后，用主机进行连通性验证时的用户登录主机去查看php版本，如下图所示： 检测到的版本为“PHP 5.6.38”或其他版本，与安装版本不匹配。 原因分析

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Windows主机上检测到版本与安装版本不匹配 问题现象 以安装PHP为例进行说明，例如选择的版本为“php-7.2.12”： 安装成功后，用主机进行连通性验证时的用户登录主机去查看php版本，如下图所示： 检测到的版本为“PHP 5.6.38”或其他版本，与安装版本不匹配。 原因分析

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Windows主机上检测到版本与安装版本不匹配 问题现象 以安装PHP为例进行说明，例如选择的版本为“php-7.2.12”： 安装成功后，用主机进行连通性验证时的用户登录主机去查看php版本，如下图所示： 检测到的版本为“PHP 5.6.38”或其他版本，与安装版本不匹配。 原因分析

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Windows主机上检测到版本与安装版本不匹配 问题现象 以安装PHP为例进行说明，例如选择的版本为“php-7.2.12”： 安装成功后，用主机进行连通性验证时的用户登录主机去查看php版本，如下图所示： 检测到的版本为“PHP 5.6.38”或其他版本，与安装版本不匹配。 原因分析

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在“特征操作流总览”区域会新增一个“选择特征”节点。 卡方检验 卡方检验通过计算数据集的特征列和标签列之间的偏离程度（即卡方值）筛选出有价值的特征列。将卡方值由小到大排序，筛选出TOPN的特征列： 特征列与标签列之间的偏离程度越大，卡方值越大，说明特征列与标签列不符 特征列与标签列之间的偏离程度越

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特征画像 特征画像的作用，就是对数据进行分析，把其中一些基本特征提取出来，如：周期性、离散度、时序规律、最值、采样频率等，计算KPI曲线特点（包括周期性、趋势性、噪声、离散性、随机性等）。根据计算的曲线特点，判断KPI的大类别（毛刺型、阶梯型、周期型、离散型、稀疏型、多模态型等）

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呼叫特征 表1 呼叫特征说明 值 说明 0 普通客户呼叫 1 来自话务员 2 长途客户呼叫 3 CTI收到网络路由实呼后发起的路由 4 国际长途来话 40 预约呼出 41 预占用呼出 42 预连接呼出 43 虚呼入呼出 44 预览呼出 45 回呼请求 51 内部求助 父主题： 附录

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筛选特征 样本对齐执行完成后单击下一步进入“特征选择”页面，这一步企业A需要选出企业A自己和大数据厂商B的特征及标签用于后续的训练。 企业A可以选择特征及标签后“启动分箱和IV计算”，通过联邦的统计算法计算出所选特征的iv值，一般而言iv值较高的特征更有区分性，应该作为首选的训练

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特征转换 概述 将对应列的数据乘以相应的权重得到新的列，只支持数字列。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 数据集 参数说明 参数 子参数 参数说明 input_columns_str

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单击“创建”，界面新增“Harddisk”特征工程。 等待特征工程的“环境信息”中的特征工程状态从“创建中”变更为“运行中”，即开发环境创建完成。 单击特征工程“操作”列的图标，进入JupyterLab环境的“Launcher”界面。 在左侧的代码目录中，可以看到系统自动为用户创建的与特征工程同名的算法工

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特征工程 特征工程可对推荐系统的离线数据进行处理，它包含两个功能： 从离线数据中提取用户、物品画像和RES内部通用格式数据； 把RES内部通用格式数据处理成训练排序模型所需的训练数据、测试数据等。 与功能对应，特征工程的两个任务分别是： 初始用户画像-物品画像-标准宽表生成 排序样本预处理

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"failure": [] } 状态码 状态码 描述 200 successful operation. 400 Bad Request. 500 Internal Server Error. 错误码 请参见错误码。 父主题： 特征管理

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离散特征分析 概述 离散值特征分析通过每个离散特征的gini，entropy，gini gain，information gain，information gain ratio等和每个离散值对应的gini，entropy指标，方便对离散特征进行理解。 输入 参数 子参数 参数说明

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高点超速检测 输出JSON数据流到DIS指定的通道或者Webhook URL，包括告警结构化数据和图片数据。 JSON结果示例： { "event_type": 75012, "task_id": "a066974ae7334649a37257242c5fa4c3", "stream_id":

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在左侧导航树中，单击左上方的，选择“安全与合规 > 云防火墙”，进入云防火墙的概览页面。 （可选）切换防火墙实例：在页面左上角的下拉框中切换防火墙。 在左侧导航栏中，选择“攻击防御 > 入侵防御”。单击“自定义IPS特征”中的“查看规则”，进入“自定义IPS特征”页面。 在“自定义IPS特征”页签中，单击

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