Windows系统实例的宕机问题排查
定位宕机原因 您可以通过以下方式，定位ECS实例发生宕机的具体原因。方式一：（推荐）通过自助诊断工具定位 登录 ECS管理控制台，左侧导航栏单击 自助问题排查。单击 实例问题排查 页签。选择 实例无法连接或启动异常>实例出现宕机，然后...
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...
查看并管理数仓分层
快速了解数据模型的分层规划，后续将对应数据表挂载至合理的分层中。查看数仓分层详情。单击对应的数仓分层进入该分层的详情页。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...
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...
XGBOOST回归
使用时，数据格式如下，其中key的下标应从1开始，value应均为数值：参数设置 参数名称 参数英文名称 参数说明 树的棵树 tree_num 迭代次数，即决策树或线性模型的数量。树的最大深度 max_depth 决策树的最大深度。学习率 learning_rate ...
XGBOOST多分类
使用时，数据格式如下，其中key的下标应从1开始，value应均为数值：参数设置 参数名称 参数英文名称 参数说明 树的棵树 tree_num 迭代次数，即决策树或线性模型的数量。树的最大深度 max_depth 决策树的最大深度。学习率 learning_rate ...
XGBOOST二分类
参数名称 参数英文名称 参数说明 树的棵树 tree_num 迭代次数，即决策树或线性模型的数量。树的最大深度 max_depth 决策树的最大深度。学习率 learning_rate 学习率，控制每轮迭代权重的缩小程度，适当调整可以加速模型收敛但也可能使模型...
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...
创建数仓分层
规划数仓分层 数仓分层需要结合业务场景、数据场景、系统场景进行综合考虑设计，您可以根据实际业务需求，规划您数据模型的分层。DataWorks的数仓分层功能，默认为您创建了 数据引入层ODS（Operational Data Store）、公共维度层DIM...
主机选项说明
开启会话备注 登录主机时需要写明登录主机的原因或目的才可登录，便于事后审计。开启历史会话审计 表示允许堡垒机对运维会话内容进行审计，关闭后会产生会话记录，但没有具体内容。开启实时会话监控 表示管理员可以对主机进行实时监控，...
模型查看器
渲染效果 模型的渲染效果样式，包括：阴影设置：设置模型的阴影样式，通过打开或关闭 发射阴影 和 接收阴影 的开关，控制模型的阴影效果样式。说明 发射阴影（cast shadow）表示对其他mesh投射阴影，接收阴影（receive shadow）表示显示...
模型查看器
渲染效果 模型的渲染效果样式，包括：阴影设置：设置模型的阴影样式，通过打开或关闭 发射阴影 和 接收阴影 的开关，控制模型的阴影效果样式。说明 发射阴影（cast shadow）表示对其他mesh投射阴影，接收阴影（receive shadow）表示显示...
地图组件
渲染效果 模型的渲染效果样式，包括：阴影设置：设置模型的阴影样式，通过打开或关闭 发射阴影 和 接收阴影 的开关，控制模型的阴影效果样式。说明 发射阴影（cast shadow）表示对其他mesh投射阴影，接收阴影（receive shadow）表示显示...
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...
设置宕机自动迁移
为了降低物理故障对业务的影响，阿里云为您提供专有宿主机DDH宕机自动迁移的功能。本章节介绍在创建DDH后如何开启或者关闭宕机自动迁移。背景信息 宕机自动迁移开启后，当DDH因故障停机时，会自动迁移至健康的DDH。若您未开启宕机自动迁移...
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）
插件简介 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...
术语干预模型
前三个领域（通用、金融、医疗）为自学习模型，选择后将会进行《专属机器翻译模型》的训练，会进行新模型的训练，同时进行术语干预。后面的领域为通用模型，选择后将会在原有机器翻译的基础上，进行术语干预。3.使用智能翻译模型 智能机翻 ...
机器学习开发示例
在机器学习中我们用计算测试值和预测值之间出现的误差的均方根的平均值来查看模型的准确性。pyspark from pyspark.ml.evaluation import RegressionEvaluator#使RegressionEvaluator用来计算均方根误差。evaluator=RegressionEvaluator...
计算层高可用
同时对于interactive模式下本身目标在于延迟敏感的分析场景，目前对于计算节点异常宕机的场景，计算引擎会通过查询级别重算，保证查询稳定性。Batch模式 对于类似ETL等数据清洗任务，这类任务计算时间长，计算资源消耗大，如果依然查询级别...
线性回归
模型地址 字符 算法参数 参数名 参数描述 是否必填 参数默认值 参数范围 是否使用截距 选择模型训练时是否使用截距 是 是 是 否 特征变量是否正则化 选择模型训练前是否对数据正则化 是 否 是 否 测试集比例 测试模型的数据占总输入数据的...
分段多项式回归
功能说明 分段多项式回归是分段进行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 分段多项式：通过把输入变量的取值空间分割成连续的区间，然后在每个区间中进行多项式拟合得到的。分段多项式具有可拟合成任意形状的曲线和点的...
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...
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...
CPFS并行文件存储
秒级故障检测功能：可快速检测坏盘和宕机的服务节点。支持多种数据保障模式：多副本模式：2副本、3副本 纠删码模式：（4+2p）、（4+3p）、（8+2p）、（8+3p）丰富的接口协议 支持POSIX（SMB、NFS）、Object、HDFS等接口协议：NFS v4.0、NFS...
PS线性回归
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，参数服务器PS（Parameter Server）致力于解决大规模的离线及在线训练任务。PS线性回归支持千亿样本、十亿特征的大规模线性训练任务。组件配置 您可以使用以下...
配置及使用数仓分层检查器
配置数仓分层检查器 在 数仓分层 页面，单击已创建的分层，进入数仓分层详情页。配置数仓分层检查器。在 检查器管理 区域，新建检查器。您可选择创建 模型检查器 或 指标检查器，用于规范当前数仓分层中模型或指标的命名。说明 一个数仓...
组件参考：所有组件汇总
多分类评估 该组件是指基于分类模型的预测结果和原始结果，评估多分类算法模型的优劣性，从而输出评估指标（例如Accuracy、Kappa及F1-Score）。深度学习 PyTorch使用指南（即将下线）在深度学习组件列表中找到PyTorch组件，同时找到 读OSS...
线性回归
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。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置线性回归组件参数。方式一：可视化方式 在 Designer 工作流页面配置组件参数。页签 参数 描述 字段设置 选择特征列 ...
产品优势
不支持 MTTR 深度优化，宕机恢复速度是开源HBase的10倍。不支持 多租户 认证与ACL 支持易用的账号密码认证和ACL管理，请参见 用户和ACL权限管理。较复杂 资源隔离 支持RS Group功能，实现租户间的资源物理隔离。不支持 运维诊断 运维工具 ...
概述
基于模型的预测结果和原始结果，评估多分类算法模型的优劣，指标包括Accuracy、kappa、F1-Score等。语法格式如下：ml_multiclass_evaluate(table[,map,string>])线性回归评估：通过内建函数 ml_regression_evaluate 实现。基于模型的预测...
Confluent+数据洞察Databricks最佳实践
机器学习建模 在上一小节的数据分析中，我们已经提取了和出租车相关联的一些特征，根据这些特征，我们建立一个简单的线性回归模型：打车费用～（年份，打车时间，乘客数，距离）先将特征和目标值提取出来：%pyspark from pyspark.ml....
什么是AI分布式训练通信优化库AIACC-ACSpeed
如果机器本身是多卡或多机的加速比接近高线性度（即线性度接近于1），说明通信不是瓶颈，则ACSpeed的性能提升空间就会比较小。使用ACSpeed训练时，您需要了解以下特性含义。autotuner：ACSpeed默认开启autotuner功能，可以对通信算法进行自...
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...
StarRocks概述
集群具有自愈能力，可弹性恢复，节点的宕机、下线和异常都不会影响StarRocks集群服务的整体稳定性。StarRocks采用分布式架构，存储容量和计算能力可近乎线性水平扩展。StarRocks单集群的节点规模可扩展到数百节点，数据规模可达到10 PB级别...
什么是EMR Serverless StarRocks
实例具有自愈能力，可弹性恢复，节点的宕机、下线和异常都不会影响StarRocks实例服务的整体稳定性。StarRocks采用分布式架构，存储容量和计算能力可近乎线性水平扩展。StarRocks单实例的节点规模可扩展到数百节点，数据规模可达到10 PB级别...
区块链服务 BaaS 介绍
虚拟机 虚拟机的职责是，在特定的执行环境下通过一组指定的字节码指令来指定蚂蚁区块链状态机抽象模型的全局状态的更改方式。除蚂蚁自主研发的类 EVM 虚拟机插件，蚂蚁区块链还提供 MYVM、Native 虚拟机插件。EVM 虚拟机插件支持流行的 ...
历史功能发布记录（2023年）
相关文档 容器服务 Kubernetes 版 支持基于机密虚拟机的AI模型推理保护 ACK现已支持将基于Intel® Trusted Domain Extension（Intel® TDX技术的ECS实例加入TDX机密虚拟机计算节点池，使集群具备TDX机密计算能力，实现AI模型的可信推理和...
使用限制
目标云产品的实例宕机、欠费、参数错误（如授权变更、值非法）、配置错误等异常状况会导致消息流转失败。无 消息去重 数据流转时，为确保消息送达，同一条消息可能重复发送，直到客户端返回ACK或消息过期。同一条消息的消息ID相同，您可...
测试协议
此外，您自行升级操作系统可能会造成宕机等不良影响，请把握风险并谨慎操作。5.5.您了解我们无法保证其所提供的测试毫无瑕疵（如我们安全产品并不能保证您的硬件或软件的绝对安全），但我们承诺不断提升测试质量及测试水平。所以您同意：...
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