AI机器学习函数 - 日志服务

在机器学习和人工智能（AI）中，函数是指用于实现特定算法或模型的预定义操作或方法。这些函数可以用于数据预处理、特征工程、模型训练、评估和预测等各个阶段。本文列举一些日志服务常用的机器学习函数及其用途。

SQL函数	说明
向量计算函数	文本、语音、图像、视频都能够以向量的形式保存在向量数据库中，方便用户快速搜索和查询。
时序分析函数	时间序列分析函数用于处理互联网服务系统或商务运作中产生的指标数据，这些数据可用于预测未来趋势和检测运作过程中的异常情况。
聚类分析函数	在商业运作中，聚类分析可以帮助我们发现相似的对象如用户、商品、市场等，从而进行针对性的营销策略，提高效率和收益。
回归分析函数	回归模型不仅是数据分析和预测的强大工具，也是实现自动化监控和异常检测的有效手段。在复杂系统管理中，结合适当的阈值设置和报警机制，可以大大提高问题发现的及时性和准确性，进而保障系统的稳定运行。
分类判别分析函数（Classification）	分类判别机器学习模型可以用于在线识别或者判别系统对象的分类，比如识别每一个用户的请求是否为攻击性的请求。也可以用于识别因素之间的关联关系。
负载均衡测量函数	在执行操作实现负载均衡前，需要准确衡量分布式系统负载均衡状况。
多变量模式识别函数	日志服务通过异常检测功能，自动识别服务系统中的异常状态及其根源。该功能可自动识别指标的变化是否偏离正常模式，并结合指标当前模式与机器学习技术来进行异常检测。