什么是图数据库自动机器学习?

功能概述 GDB Automl支持被广泛使用的经典统计和机器学习算法,包括梯度提升模型,广义线性模型、深度学习模型等,为使用者提供了从数据处理,模型训练,模型管理到预测推理的全生命周期管理服务,可以自动运行集成算法并调整其超参数,以...

产品功能

当前版本支持的机器学习模型包括:聚合器(Aggregator)、Cox风险比例回归模型(CoxPH)、深度学习(DeepLearning)、分布式随机森林(DRF)、梯度提升模型(GBM)、广义线性模型(GLM)、广义低阶模型(GLRM)、孤立森林(IF)、K均值聚类...

组件参考:所有组件汇总

推荐方法 FM算法 FM(Factorization Machine)算法兼顾特征之间的相互作用,是一种非线性模型,适用于电商、广告及直播的推荐场景。ALS矩阵分解 交替最小二乘ALS(Alternating Least Squares)算法的原理是对稀疏矩阵进行模型分解,评估...

线性模型特征重要性

线性模型特征重要性组件用于计算线性模型的特征重要性,包括线性回归和二分类逻辑回归,支持稀疏和稠密数据格式。本文为您介绍该组件的配置方法。使用限制 支持的计算引擎为MaxCompute。组件配置 您可以使用以下任意一种方式,配置线性模型...

评分卡预测

线性模型中特征值和模型权重值直接相乘相加的结果,对应到评分卡模型中,如果模型进行了分数转换,则该分数输出转换后的得分。prediction_prob DOUBLE 二分类场景中预测得到的正例概率值,原始得分(未经分数转换)经过Sigmoid变换后得到该...

Lasso回归训练

输出桩 输出桩(从左到右)数据类型 下游组件 模型 回归模型 Lasso回归预测 模型信息 无 无 特征重要性 无 无 线性模型权重系数 无 无 通过代码方式配置组件 您可以将以下代码复制到 PyAlink脚本 组件中,使PyAlink脚本组件实现与该组件...

岭回归训练

输出桩 输出桩(从左到右)数据类型 下游组件 模型 回归模型 岭回归预测 模型信息 无 无 特征重要性 无 无 线性模型权重系数 无 无 通过代码方式配置组件 您可以将以下代码复制到 PyAlink脚本 组件中,使PyAlink脚本组件实现与该组件相同的...

AICS实现对SISO非积分对象的稳定控制

如设置过大,则过拟合,导致辨识得到的模型FSR序列可能出现异常值。因此在辨识操作中,通常需要根据辨识试验中的阶跃激励响应时间,预估出大致的开环响应时间并根据辨识中所设置的采样周期转换成模型长度,需要1~3次设置便能得到比较准确的...

评分卡训练

评分卡是信用风险评估领域常用的建模工具,其原理是通过分箱输入将原始变量离散化后再使用线性模型(逻辑回归或线性回归等)进行模型训练,其中包含特征选择及分数转换等功能。同时也支持在训练过程中为变量添加约束条件。说明 如果未指定...

FM算法

FM(Factorization Machine)算法兼顾特征之间的相互作用,是一种非线性模型,适用于电商、广告及直播的推荐场景。组件配置 Designer 提供的FM算法模板包括FM训练和FM预测组件,您可以在原PAI-Studio控制台首页的 FM算法实现推荐模型 区域...

动态特征提取

线性趋势:对采样数据序列进行线性拟合,取线性模型的系数,作为输出。变化趋势:对采样数据序列做Mann-Kendall测试(曼肯德尔检验),若“无趋势”,则输出0;反之,则取slope参数,作为输出。曼肯德尔检验:Mann-Kendall 趋势检验(有时...

使用数据实验室

异常点 在 分布模型 中所确定的数据量的基础上,随机选择某些周期,在这些周期内的数据量会出现异常变化,您可以指定出现异常点的概率和异常点数据量变化的倍率。您可以配置多个异常选项,每个数据周期最多出现一个异常点,优先模拟排在...

LightGBM算法

gblinear:使用线性模型进行计算。rf:使用随机森林模型进行计算。dart:使用dropout技术删除部分树,防止过拟合。goss:使用单边梯度抽象算法进行计算。速度快,但是可能欠拟合。说明 设置该参数值时,需要使用单引号将参数值包裹起来。...

功能特性

常见的流转异常模型包括:异常地理位置下载敏感数据、下载非常用敏感表、异常频率下载敏感数据、执行SQL语句异常等。发现和处理风险事件 异常检测模型 支持开启和关闭内置检测模型,查看对应检测模型的命中次数,并支持自定义检测模型。...

安全告警概述

云安全中心支持实时检测资产中的安全告警事件,覆盖网页防篡改、进程异常、网站后门、异常登录、恶意进程等安全告警类型。通过威胁检测模型,提供全面的安全告警类型检测,帮助您及时发现资产中的安全威胁、实时掌握资产的安全态势。背景...

2023年

修复使用gptransfer工具时出现异常的问题。修复pg_resqueue系统表的active_statements参数设置不合理的问题。修复多Groupingsets(分组设置)场景下可能出现Agg异常落盘的问题。修复rds_superuser权限账号无法创建、修改和删除Resource ...

JindoData版本说明

JindoFuse修复挂载JindoFSx后出现异常程序List根目录问题。JindoData 4.5.0版本 版本概要 JindoFS存储系统上着重优化元数据的操作性能,使得相关元数据性能得到显著的提升。完善JindoFS分层存储功能,支持低频以及冷归档存储类型。支持批量...

机器学习

MADlib机器学习模块主要解决以下问题:分类/回归问题:提供一系列算法如K最近邻、MLP多层感知神经网络、SVM支持向量机、决策树等算法来解决二元分类/回归问题,集成最小二乘法、GLM广义线性回归、逻辑回归、多项式回归等模型来解决回归问题...

机器学习(MADlib)

MADlib机器学习模块主要解决以下问题:分类、回归问题:提供一系列算法,如K最近邻、MLP多层感知神经网络、SVM支持向量机、决策树等算法来解决二元分类、回归问题,集成最小二乘法、GLM广义线性回归、逻辑回归、多项式回归等模型来解决回归...

查看并管理数仓分层

在 基本信息 区域,即可查看目标数仓分层的 英文缩写、英文名、中文名、负责人、分层归属、模型类型、创建人、创建时间,以及最近一次修改该数仓分层的 修改人 及 修改时间 等信息。您也可以根据业务需求,单击右上角的 编辑,修改目标分层...

什么是AI分布式训练通信优化库AIACC-ACSpeed

AIACC-ACSpeed优化原理 场景说明 使用单机多卡或多机多卡进行AI分布式训练时,分布式通信的线性度可作为单卡训练扩展到多卡的性能指标,线性度的计算方式如下:单机内部扩展性:线性度=多卡性能/单卡性能/单机卡数 多机之间扩展性:线性度=...

配置及使用数仓分层检查器

数仓分层检查器用于规范目标分层模型及指标的命名,制定模型及指标的命名规范,在模型和指标创建时,系统会根据该规范自动生成表名,模型发布成表后,使用方也能通过表名快速了解表的业务信息。本文为您介绍如何配置及使用数仓分层检查器...

线性回归

一、组件说明 线性回归模型通过找到一条最佳拟合直线(或超平面),将输入特征映射到一个连续数值输出。在模型训练过程中,采用最小二乘法(least squares)估计模型参数,即最小化输出结果与预测值之间的误差平方和。线性回归模型具有简单...

发现和处理异常告警

异常事件类型 异常事件可分为以下类型:流转异常:数据在流转过程中出现异常情况。例如:下载非常用Bucket内敏感文件、初次下载敏感数据等。行为异常:非正常的数据操作行为。例如:登录密码连续错误、短时间内大量删除数据等。自定义...

工作原理

日志服务智能异常分析App提供模型训练和实时巡检功能,支持对日志、指标等数据进行自动化、智能化、自适应地模型训练和异常巡检。本文介绍智能巡检的背景信息、工作原理、功能特性、基本概念、调度与执行场景和使用建议。背景信息 基于时间...

概述

内置平台模型 内置平台模型,即PolarDB for AI提供的自研平台类模型,会集成到 PolarDB 中发布,如通义千问、诊断咨询机器人、聊天机器人、菜鸟决策树模型异常检测模型等。用户只需要在数据库中部署模型和创建函数即可进行模型推理。目前...

机器学习开发示例

例如下面的代码采用第一个模型(modelA),并根据特征(features)向您显示标签(原始销售价格)和预测(预测销售价格)%pyspark#运行线性回归模型,并展示数据 predictionsA=modelA.transform(ml_data)predictionsA.show(10)数据打印 步骤...

使用模型服务网格进行多模型推理服务

当您需要同时运行多个机器学习模型并进行推理时,可以使用模型服务网格部署和管理多模型推理服务。模型服务网格基于KServe ModelMesh实现,针对大容量、高密度和频繁变化的模型用例...当您的Pod在运行时出现异常,请参见 Pod异常问题排查。

逻辑回归

尽管名字是逻辑回归,但它是一种用于分类而不是回归的线性模型。Logistic 回归在文献中也称为 logit 回归、最大熵分类(MaxEnt)或对数线性分类器。在该模型中,描述单个试验可能结果的概率使用逻辑函数建模。计算逻辑原理 逻辑回归的思路是...

配置告警规则

安全审计(新版)功能默认开启所有的内置数据库审计规则和异常检测模型,如果无需使用某些内置数据库审计规则和异常检测模型,您可以关闭对应规则和模型。并且该功能支持根据访问的库、表、字段、访问源、实例等不同维度自定义检测模型,使...

Pipeline部署在线服务

例如:需要部署线性回归模型用于在线预测,则线性回归训练组件和线性回归预测组件都需要运行成功。在线服务限制单输入单输出,因此需要从离线的Directed Acyclic Graph(DAG)图中选择单一串行链路进行部署。前提条件 已创建模型工作流...

车场心跳数据缺失

反之判断为车场业务出现异常 车场心跳数据在项目里面有2种方案:边缘车行应用每30秒写边缘数据模型库,实时同步到云端 边缘车行应用每30秒写云端的输数据模型库 1.1 方案 一:边缘写数据实时同步到云端 1.2 方案二:边缘应用直接写云端 1.3 ...

逆向建模:物理表反向建模

当您的物理引擎中已有大量物理表,且希望通过DataWorks智能数据建模产品统一管理所有模型,则可使用逆向建模功能,将已有物理表反向建模至DataWorks的维度建模中。该功能帮助您无需再次执行建模操作即可快速创建模型,节省了大量的时间成本...

逻辑回归二分类

一、组件说明 逻辑回归通过将线性回归模型的输出通过Sigmoid函数进行映射,将连续的预测值转换为概率值。Sigmoid函数具有“S”形状,可以将任意实数值映射为0和1之间的概率值,表示样本属于正例的概率。逻辑回归的训练过程是利用最大似然...

SmartMetrics Holiday功能

如果不配置Holiday,可能会出现以下两种情况:在模型训练过程中,误以为指标曲线上所有的峰值都是它季节性特征的一部分,这会导致算法预测出来的上下边界出现偏差。因为模型无法对未来Holiday内指标的上下边界做出准确的预测,可能会出现...

SmartMetrics Holiday功能

如果不配置Holiday,可能会出现以下两种情况:在模型训练过程中,误以为指标曲线上所有的峰值都是它季节性特征的一部分,这会导致算法预测出来的上下边界出现偏差。因为模型无法对未来Holiday内指标的上下边界做出准确的预测,可能会出现...

线性回归

功能说明 线性回归(Linear Regression)是分析因变量和多个自变量之间的线性关系模型。计算逻辑原理 回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中...

查看异常告警

异常告警功能支持内置检测模型和自定义检测模型,根据您配置的检测模型,检测与敏感数据相关的异常操作并上报告警。本文介绍如何管理内置检测模型、自定义检测模型以及查看并处理异常风险事件。前提条件 已开启安全审计(新版),详情请...

横向逻辑回归二分类

一、组件说明 横向逻辑回归通过将线性回归模型的输出通过Sigmoid函数进行映射,将连续的预测值转换为概率值。Sigmoid函数具有“S”形状,可以将任意实数值映射为0和1之间的概率值,表示样本属于正例的概率。横向逻辑回归的训练过程是利用...

x13_auto_arima

x13-auto-arima包括自动ARIMA模型选择程序,主要基于TRMO(1996)及后续修订中实施的Gomez和Maravall(1998)程序。本文为您介绍x13_auto_arima组件的配置方法。背景信息 x13_auto_arima选择过程如下:default model esitmation 当 ...
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