Elastic X-pack 插件预测我们数据的动态基线，并据此指定开箱即用的异常情况。
所有这些事情都是在幕后完成的。我的问题是 xpack 如何从以前的数据中学习并动态更改基线。是否使用特定算法？
有这方面的文档吗？
最佳答案
用于 Elasticsearch 机器学习的算法是多种技术的混合体，包括聚类、各种类型的时间序列分解、贝叶斯分布建模和相关性分析。
您可以通过以下资源深入了解它的工作原理:
- 2018 年的 Elastic{ON} 重点介绍了此演示文稿:“Elastic Machine Learning 背后的数学”，可在此处获取录音:https://www.elastic.co/elasticon/conf/2018/sf/the-math-behind-elastic-machine-learning
- 可在 github 上获取实现机器学习核心分析的 C++ 代码:https://github.com/elastic/ml-cpp
关于algorithm - Elastic x-pack 插件使用的机器学习算法，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/47213120/