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了解 Amazon 使用的 ML 演算法 QuickSight
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您不需要任何機器學習技術經驗，即可在 Amazon 中使用 ML 功能 QuickSight。如果讀者想仔細了解此演算法的詳細資訊，本節探討此演算法的技術層面。使用其中功能不需要閱讀本資訊。 |
Amazon QuickSight 使用內建版本的隨機切割森林 （RCF） 演算法。下列各節說明其意義，以及其在 Amazon 中的使用方式 QuickSight。
首先，我們看一下其中涉及的一些術語：
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異常：以相同樣本中異於其他多數為特點來描繪的事物。也稱為極端值、例外、偏差等。
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資料點：資料集中的一個離散單元，或者簡單地說，即一個資料列。不過，如果您對不同的維度使用量值，則一個資料列可以有多個資料點。
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決策樹：將評估資料模式的演算法決策過程視覺化的方式。
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預測：會根據目前和過去行為來預測未來行為。
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模型：演算法或演算法所學習結果的數學表示法。
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季節性：時間序列資料中週期性發生的重複行為模式。
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時間序欄：一個欄位或資料欄中一組已排序的日期或時間資料。
