过滤式特征选择
根据您使用的不同特征选择方法，从所有稀疏或稠密格式的特征数据中选择并过滤出TopN的特征数据，同时保存为特征重要性表，实现了降低模型训练的难度和提高训练模型的精确度。本文为您介绍 Designer 提供的过滤式特征选择组件的参数配置和...
通用联邦学习模板
step 3 训练侧特征工程：选择和提取有用的特征，包括特征选择、特征变换、特征抽取和特征组合等。其中，对于Category特征和Numeric特征，均有对应的处理方案，详见组件说明。特征工程的配置可输出，供预测和评估流程使用。step 4 测试侧...
组件参考：所有组件汇总
过滤式特征选择 该组件将根据您使用的不同特征选择方法，从所有稀疏或稠密格式的特征数据中选择并过滤出TopN的特征数据。特征编码 该组件是将非线性特征通过GBDT编码成线性特征。one-hot编码 您可以通过该组件后数据会变成稀疏，输出结果也...
案例：搭建以图搜图系统
您可以选择适合当前使用场景的方法，提取图像的特征，生成特征向量。向量检索 向量检索又称为最近邻(Nearest Neighbor Search，NNS)检索，主要负责在海量特征向量中快速地查找与查询向量距离最近的k个记录。虽然可以通过遍历的方法，依次...
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...
方案分析
很多企业选择开源HBase来存储账号关系，开源HBase在满足了上述四个特征的同时可以把系统搭建起来，但是仍会有如下问题：对比项 表格存储 开源HBase 运维复杂度 全托管的分布式NoSQL存储服务，无需任何运维 需要自己运维、调查问题、修复...
PAI-REC推荐算法定制的最佳实践文档
阅读指引：为方便用户快捷体验PAI-REC产品，本文提供了一份公开数据集，用户可按照文档说明按步体验PAI-REC推荐算法定制的召回、特征工程、精排等关键功能的配置，生成代码并部署到 DataWorks 相应的业务流程中。1.克隆公开数据集 我们在可...
基于Flink+Hologres搭建实时数仓
使用Flink+Hologres搭建实时数仓可以充分利用Flink强大的实时处理能力和Hologres提供的Binlog、行列共存和资源强隔离等能力，实现高效、可扩展的实时数据处理和分析，帮助您更好地应对不断增长的数据量和实时业务需求。本文介绍如何通过...
基于Flink+Hologres搭建实时数仓
使用Flink+Hologres搭建实时数仓可以充分利用Flink强大的实时处理能力和Hologres提供的Binlog、行列共存和资源强隔离等能力，实现高效、可扩展的实时数据处理和分析，帮助您更好地应对不断增长的数据量和实时业务需求。本文介绍如何通过...
黄牛账号识别之GraphCompute解决方案
工业界比较知名的基于半监督关系网络图上的风险实体挖掘方法有亚马逊在2018年提出的GraphRAD方法和蚂蚁集团在2021年提出的Risk-alike方法，这两种方法都是基于黑种子节点的输入在图上挖掘风险。也可以使用 链接分析 的方法，如PageRank，从...
IDMapping在离线一体化解决方案
最后，基于离线、在线一体化方案，可配合业务自行选择，赋能多种业务，如营销推荐（T+1）、实时风控（24小时实时）。3、更好的图算法经验：相比SparkX的解决方案，阿里云图计算团队提供更好的图算法经验。在社区发现、联通子图基于阿里达摩...
售卖清单和计费说明
支持基于用户标签（含用户属性、自定义标签）的标签筛选、基于AIPL模型的AIPL模型筛选、基于RFM模型的RFM模型筛选、基于用户行为数据的行为筛选、基于统计表数据的指标筛选等。人群是您的战略性消费者数据资产，您可以利用人群进行有计划的...
特征稳定性PSI
PSI也可以用于进行特征选择，选取在不同时间段或不同数据集中分布稳定的特征，避免使用不稳定的特征对模型性能造成负面影响。在联邦学习任务中，PSI是通过联邦建模来实现的，可以保证数据的安全前提下，计算对应两方数据的PSI值。在PSI计算...
箱线图
选择枚举类型特征 选择枚举类型的特征。说明 在 Designer 中仅支持选择一个字段；在 Designer 中支持选择多个字段。分层样本采用数 分层样本的采用数。方式二：PAI命令方式 使用PAI命令方式，配置该组件参数。您可以使用SQL脚本组件进行PAI...
配置LoRa网关
使用LoRa设备之前，您需在物联网络管理平台上配置LoRa网关，搭建物联网所需的网络服务。前提条件 已开通 物联网络管理平台。操作步骤 登录 物联网络管理平台控制台。在左侧导航栏，选择 快速入门。选择 搭建与分享网络 对应的 开始搭建。...
什么是三维空间重建
空间重构工具：基于特征点AI自动提取特征搭建三维模型，自动化程度高，操作简便；多端效果展示：空间实景还原+场景漫游效果，场景支持移动端、PC端等多终端展示；开放能力集成：提供API和SDK接口，用户可根据需要集成三维空间重建的能力，...
特征分组统计
一、组件说明 在联邦学习任务中，对于数值类特征，用户通常会关注特征的分组统计值，【特征数值统计】组件主要用于数值类特征的分组统计分析。在分组统计计算完成后，用户可以右键组件，选择【查看节点数据报告】，来查看数据的分组统计...
特征离散
特征离散算法组件是将连续特征按照一定的规则进行离散化。功能介绍 离散模块的功能如下：支持稠密...离散特征选择 nr_employed，离散方法选择 等距离散，离散区间个数配置为 5。运行结果 nr_employed 4.0 3.0 1.0 3.0 2.0 4.0 3.0 3.0 2.0 3.0
K近邻
基于邻居的方法被称为非泛化机器学习方法，因为它们只是“记住”其所有训练数据。参数说明 IN端口 参数名 参数描述 是否必填 输入数据类型 数据源类型 特征变量 配置模型特征列 是 整数或浮点数 说明 若存在非数值数据，则会抛出异常。CSV...
特征数值统计
一、组件说明 在联邦学习任务中，对于数值类特征，用户通常会关注一些统计类特征，例如最大值、最小值、平均值等，【特征数值统计】组件主要用于数值类特征的分析。在数值统计计算完成后，用户可以右键组件，选择【查看节点数据报告】，来...
决策树
均方误差：父节点和子节点之间的均方误差的差额将被用来作为特征选择的标准，这种方法通过使用叶子节点的均值来最小化L2损失。费尔德曼均方误差：它使用费尔德曼均方误差，这种指标使用费尔德曼针对潜在分枝中的问题改进后的均方误差。平均...
随机森林
均方误差：父节点和子节点之间的均方误差的差额将被用来作为特征选择的标准，这种方法通过使用叶子节点的均值来最小化L2损失。平均绝对误差：它使用叶节点的中值来最小化 L1 损失。否 均方误差 均方误差 平均绝对误差 其他参数 参数名 参数...
配置FeatureStore项目
FeatureStore 项目会对应一个离线数据源和在线...参数 说明 选择特征 选择当前离线视图中的特征，并配置特征别名。Label表名称 选择已创建的Label表名称。导出表名 提交后，后续会在MaxCompute中自动创建一张 train set 表，用于离线训练。
基于对象特征的推荐
本文为您介绍如何基于对象特征进行商品推荐。前提条件 已创建工作空间，详情请参见 创建工作空间。背景信息 该工作流首先对一份真实电商的4月份和5月份数据进行模型训练并生成预测模型，然后通过6月份的购物数据对该预测模型进行评估，最终...
示例：基于共享能力搭建轻应用
本文以基于商品中心搭建商品管理平台为例介绍如何开发轻应用。步骤一：创建轻应用 登录BizWorks，在 选择平台 下拉列表中选中 轻应用组装平台。单击页面右上角 图标或其文本框区域，在下拉列表中单击 BizWorks示例项目，单击 应用 页签。在...
安全联邦学习-工作流FL
3、训练侧特征工程 选择和提取有用的特征，包括特征选择、特征变换、特征抽取和特征组合等。其中，对于Category特征和Numeric特征，均有对应的处理方案，详见组件说明。特征工程的配置可输出，供预测和评估流程使用。4、测试侧特征工程 ...
定制排序模型
并 添加排序模型特征（需填写 排序模型特征名称，选择 排序模型特征类型 和 选择特征，参考：特征管理），点击 确定 即可：说明 排序模型特征类型参考：定制排序模型特征配置规范 选择特征参考：系统内置基础特征 创建模型描述流程 创建 独...
简介
通过阅读本文，您可以快速了解短视频小程序的基本信息和搭建方法。短视频小程序 短视频小程序提供了微信小程序端SDK，支持播放，视频上传等功能。详情请参见 微信小程序上传。短视频小程序和趣视频解决方案共用一套后端及Web控制台，配合小...
入门概述
设计原型图如下图所示：应用搭建 基于应用设计需求，在魔笔平台搭建一个基础的待办事项管理平台搭建流程就包含以下三个部分：步骤一、新建应用。步骤二、应用搭建。搭建待办事项的增删改查功能。搭建登录功能。列表页集成今日天气接口。...
Flink JAR作业快速入门
本文带您快速体验Flink JAR流作业和批作业的创建、部署和启动，以了解实时计算Flink版JAR作业的操作流程。前提条件 如果您使用RAM用户或RAM角色等身份访问，需要确认已具有...基于Flink+Hologres搭建实时数仓。基于Flink+Paimon搭建流式湖仓。
数据质量教程概述
本教程基于 搭建互联网在线运行分析平台 教程，ods_user_trace_log、dw_user_trace_log、rpt_user_trace_log分别代表数据仓库的ODS、CDM和ADS层。数据质量的评估 数据质量可以从完整性、准确性、一致性和及时性共四个角度进行评估，详情请...
数据质量教程概述
本教程基于 搭建互联网在线运行分析平台 教程，ods_user_trace_log、dw_user_trace_log、rpt_user_trace_log分别代表数据仓库的ODS、CDM和ADS层。数据质量的评估 数据质量可以从完整性、准确性、一致性和及时性共四个角度进行评估，详情请...
MSE Nacos SDK的应用和Nacos SDK限制使用版本
Golang Go用户可以使用示例工程，快速搭建 基于Go的框架。Apache Dubbo-Go支持Go用户基于Nacos搭建RPC服务，详情请参见 Apache Dubbo-Go。Kitex是一款基于Golang微服务RPC框架，默认集成了Nacos注册中心，详情请参见 如何在MSE上为Kitex...
搭建服务网关
本文介绍如何使用Nacos来搭建基于Spring Cloud Gateway或Spring Cloud Netflix Zuul的服务网关。准备工作 下载 Maven 并设置环境变量。（已经操作的可略过）下载最新版本 下载地址 Nacos Server。（已经操作的可以略过）解压下载的Nacos ...
搭建服务网关
本文介绍如何基于Spring Cloud Gateway和Spring Cloud Netflix Zuul使用Nacos搭建应用的服务网关。为什么使用SAE服务注册中心 SAE服务注册中心提供了开源Nacos Server的商用版本，使用开源版本 Spring Cloud Alibaba Nacos Discovery 开发...
随机森林特征重要性
您可以使用原始数据和随机森林模型，计算特征重要性。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置随机森林特征重要性组件参数。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 输入表中，...
Designer使用案例汇总
基于对象特征的推荐 介绍如何基于对象特征进行商品推荐。使用FM-Embedding实现推荐召回 介绍如何使用FM算法和Embedding提取算法，快速生成User和Item的特征向量。基于Alink框架的FM推荐 介绍如何通过 Designer 预置的FM算法模板，快速构建...
扩容部署在ECS集群中的应用
现EDAS支持三种扩容方式：从该应用部署的集群选择、基于现有实例规格购买和基于实例启动模板购买。扩容实例的运行状态说明 扩容的实例的运行状态是根据所在应用的运行状态而定的。如果扩容的时候应用已经部署并处于运行状态，那么扩容的...
教程概览
如需为不同运营商或地区来源的解析请求，设置对应的解析应答地址，则需要选择 基于地理位置的访问策略 类型，并进行访问策略添加、配置；如需按照解析请求源至地址归属区域网络延时情况，实现用户智能接入网络优异的后端服务，则需要选择 ...
IIS Web网站访问故障
本文介绍的IIS Web网站访问故障相关问题如下：访问部署在Windows实例上的基于IIS搭建的Web网站时，提示“500-内部服务器错误”，如何处理？如何在Windows实例的IIS网站中设置禁止通过IP地址直接访问？基于IIS配置的网站因服务端口被占用...
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