错误响应
当您访问图片处理服务出现错误时，图片处理服务会将相应的错误码和错误信息返回给您，以帮助您定位与处理问题。图片处理服务错误的响应格式 错误响应的消息体例子：<Error><Code>BadRequest</Code><Message>Input is not base64 decoding....
错误响应
当您使用文件处理功能出现错误时，会返回相应的错误码和错误信息，帮助您定位与处理问题。错误响应 文件处理功能错误响应的消息体示例如下：<Error><Code>Imm Client</Code><Message>InvalidArgument,The parameter OctreeOption is ...
错误响应
当用户访问图片处理服务出现错误的时候，图片处理服务会返回给用户相应的错误码和错误信息，以帮助用户定位与处理问题。错误响应 图片处理服务错误响应的消息体示例如下：<Error><Code>BadRequest</Code><Message>Input is not base64 ...
错误响应
当您使用文档处理功能出现错误时，会返回相应的错误码和错误信息，帮助您定位与处理问题。错误响应 文档处理功能错误响应的消息体示例如下：<Error><Code>Imm Client</Code><Message>InvalidArgument,[target]:is required.9D31D05E-FC1C-...
错误响应
当您使用媒体处理功能出现错误时，会返回相应的错误码和错误信息，帮助您定位与处理问题。错误响应 媒体处理功能错误响应的消息体示例如下：<Error><Code>Imm Client</Code><Message>InvalidArgument,[target]:is required.9D31D05E-FC1C-...
大数据实时计算性能调优服务
双方协调建立项目沟通汇报机制、争议问题与风险处理、升级与决策机制；双方确认交付物的提交方式、验收标准与验收流程；双方确认项目假设条件、项目变更管理程序与项目变更申请标准；乙方就执行本工作说明书的项目计划开展细项任务、分配、...
GBDT二分类V2
梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Trees)二分类，是经典的基于梯度提升（Gradient Boosting）的有监督学习模型，可以用来解决二分类问题。支持计算资源 支持的计算引擎为MaxCompute。算法简介 梯度提升决策树(Gradient Boosting ...
LightGBM
lightgbm是一个梯度Boosting框架，使用基于决策树的学习算法。它可以说是分布式的，高效的，有以下优势：更快的训练效率 低内存使用 更高的准确率 支持并行化学习 可以处理大规模数据 与常见的机器学习算法对比，速度是非常快的。计算逻辑...
梯度提升决策树算法（GBDT）
本文介绍了梯度提升决策树算法（Gradient Boosting Decision Tree，下文简称GBDT）相关内容。简介 GBDT是一款基于梯度提升的决策树算法。可解释性强，预测速度快。同时，GBDT算法相比于其它算法需要更少的特征工程，可以不用做特征标准化，...
诊断决策树
编辑决策树 在 诊断决策树 页面，单击目标诊断决策树名称进入详情页，单击 编辑 即可直接对决策树中各个节点进行增加、修改与删除操作。执行诊断决策树 您可以通过以下任一方式执行诊断决策树：在 诊断决策树 页面，单击目标诊断决策树 ...
XGBOOST回归
一、组件说明 XGBoost是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法。它通过改进传统梯度提升决策树的方式，加入正则化项、特征子采样和并行化等优化技术。XGBoost的优点是能够自动处理缺失值、异常值和噪声...
诊断报告
诊断报告详情包括两部分：基本信息：包括诊断决策树的执行 ID、执行开始与结束时间、总耗时、诊断结果、所属诊断计划以及执行人。决策树：在 决策树 区域，可以查看该诊断决策树的执行流程，以及各个节点的执行状态（未执行/执行中/诊断...
LightGBM算法
简介 LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一个基于决策树算法的分布式梯度提升框架。设计初衷是提供一个快速、高效、低内存、高准确度、支持并行和大规模数据处理的工具。LightGBM可以减少数据对内存的使用、减少通信代价以及...
GBDT二分类预测V2
GBDT二分类预测V2组件提供了针对GBDT二分类V2组件的预测功能，使用梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Trees)算法，对数据进行二分类问题的预测。本文介绍GBDT二分类预测V2组件的配置方法。支持计算资源 支持的计算引擎为...
SQL优化技术
性能跟踪的算法基于决策树模型，包括全量SQL追踪和慢SQL追踪等多维度追踪，对SQL模板优化后的性能指标与优化前进行对比，综合判断SQL模板在该时刻是否发生了性能衰减。业务往往是以天为周期变化，默认跟踪时间为24小时，没有回滚，则认为...
概述
典型解决方案 ID-Mapping在游戏领域的解决方案 通义千问大模型数据推理和交互 核心算法 LightGBM算法 DeepFM算法 K均值聚类算法（K-Means）随机森林回归算法（Random Forest Regression）梯度提升回归树算法（GBRT）梯度提升决策树算法...
组件参考：所有组件汇总
随机森林 该组件是一个包括多决策树的分类器，其分类结果由单棵树输出类别的众数决定。朴素贝叶斯 该组件是一种基于独立假设的贝叶斯定理的概率分类算法。K均值聚类 该组件会首先随机选择K个对象作为每个簇的初始聚类中心，然后计算剩余...
0003-00000801
问题描述 账号处于被禁用状态。...更多信息，请参见 欠费说明。如果由于安全原因账号...更多信息，请参见 安全违规处理帮助与常见问题。如果未开通OSS服务，您可以登录 OSS控制台 进行开通。说明 如果您对账号被禁用有疑问，可以联系 技术支持。
数据加工延迟问题排查与处理
本视频介绍数据加工延迟问题的排查与处理方法。
常见问题
only问题的排查与处理方法 集群负载不均问题的分析方法及解决方案 通过手动迁移shard均匀分布热点数据的解决方案 指标含义与异常处理建议 fielddata内存使用率高问题的排查与处理方法 重启变更报错：集群状态不健康或存在close索引，不能...
模型可视化
决策树 系统展示Top10个重要树信息，单击决策树对应编号，可以查看决策树信息详情。树上的每个非叶子节点，代表的是当前决策需要用到的特征。每个树顶端的节点是这个树决策的第一个特征，根据该特征的取值不同分支向左（不高于阈值）或向右...
风险场景
关联诊断决策树 选填 手动选择诊断决策树。如需新增诊断决策树，请参见 新建诊断决策树。添加触发项 选填 可选 巡检规则 或 监控规则。如果选择 巡检规则，则需要选择对应的关联规则。如需新增巡检规则，请参见 新建规则。如果选择 监控...
XGBOOST多分类
一、组件说明 XGBoost是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法。它通过改进传统梯度提升决策树的方式，加入正则化项、特征子采样和并行化等优化技术。XGBoost的优点是能够自动处理缺失值、异常值和噪声...
XGBOOST二分类
一、组件说明 XGBoost是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法。它通过改进传统梯度提升决策树的方式，加入正则化项、特征子采样和并行化等优化技术。XGBoost的优点是能够自动处理缺失值、异常值和噪声...
列存索引技术架构介绍
火山模型中，SQL生成的语法树所对应的关系代数中，每一种操作会抽象为一个Operator，执行引擎会将整个SQL构建成一个Operator树，查询树自顶向下调用Next()接口，数据则自底向上被拉取处理。该方法的优点是其计算模型简单直接，通过把不同...
决策树
决策树组件支持使用决策树算法对分类或回归问题进行建模。计算逻辑原理 决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个特征上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类或回归的结果，本质是一棵由多个判断...
风险事件
告警指标：应急分析：风险事件关联了诊断决策树时，该模块将展示自动触发的诊断决策树中诊断异常的信息。应急响应：包括未响应和已响应的成员。应急过程：展示了当前风险应急处理的流程与进展（发现风险>应急过程>应急完成）以及应急处理...
功能特性
风险场景 风险场景 是针对特定风险事件进行集中化处理的模块，风险场景中包含了处理风险事件所需要诊断决策树、应急预案、业务影响等信息。目前应急场景升级后，需要将风险场景和应急响应联动，所以需要添加更多属性。日常巡检 日常巡检 是...
流水线组件
问题处理 如果发生冲突导致合并失败，可尝试先合并一次目标分支，例如当从 source_branch 合并到 target_branch 时产生冲突，可尝试使用以下方法解决：git fetch#更新代码 git checkout source_branch#这里的 source_branch 指来源分支，...
随机森林
随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。计算逻辑原理 随机森林就是种了很多决策树，对输入向量进行分类（回归）。每一棵...
诊断规则
通过故障诊断平台，运维人员可以将诊断过程、排查顺序进行图形化编排与设计，即故障诊断决策树。而后，在实际故障发生时，即可执行自动化、标准化的故障排查，并直接输出诊断报告，反馈诊断结果。故障诊断功能有效提升了故障排查效率，实现...
随机森林回归算法（Random Forest Regression）
随机森林回归模型通过随机抽取样本和特征，建立多棵相互不关联的决策树，通过并行的方式获得预测结果。每棵决策树都能通过抽取的样本和特征得出一个预测结果，通过综合所有树的结果取平均值，得到整个森林的回归预测结果。使用场景 随机...
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...
查看监控信息
相关文档 常见性能问题：RDS MySQL慢SQL问题 RDS MySQL内存使用问题 RDS MySQL空间不足问题 RDS MySQL I/O高问题 RDS MySQL活跃线程数高问题 使用自治服务对数据库进行性能优化和诊断，详情请参见 性能优化与诊断。常见问题 MySQL CPU使用...
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...
MapReduce
机器学习：监督学习、无监督学习和分类算法（例如决策树、SVM）。自然语言处理：基于大数据的训练和预测。基于语料库构建单词同现矩阵，频繁项集数据挖掘、重复文档检测等。广告推荐：用户单击（CTR）和购买行为（CVR）预测。MapReduce流程...
数据治理中心概述
待治理问题处理完成后，您可以进入治理评估页面，通过治理评估报告或治理排行榜，从不同视角查看已执行的治理操作所取得的治理成效。您可以通过分析治理结果，快速识别治理项问题较多的维度及问题类别，推动治理工作的解决落地，达成治理...
应用场景
但数据体系复杂、数据不统一，数据分析速度和数据准确一致性难保障，战略决策与数据化运营受阻。解决方案：数据融合：通过数据引入功能，将业务系统数据集成、融合一体，统一基础数据。数据建模：通过规范建模功能，结合业务发展需求，自顶...
云原生可观测服务内容说明
该服务基于客户现实情况，以及可观测治理目标，为客户提供统一可观测平台设计与落地、业务指标梳理与提取、应用及基础设施指标梳理及提取、决策支撑大盘设计与绘制、告警梳理与落地的技术服务。云原生可观测服务包含 3 个版本，客户可以...
新旧版本图片处理服务及使用说明
对比项 采用IMG域名访问 直接使用OSS域名访问 使用方式 存储与处理两套域名系统 上传、管理、处理、分发，一站式处理 是否支持新版API 支持 支持 是否支持旧版API 支持 默认不支持 是否支持HTTPS 不支持 支持 是否支持VPC网络 不支持 支持 ...
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