计费概述
数据智能算法 企业版实例 华东2（上海）包年（数据智能算法实例）算法类型（正式版）购买数量 购买时长（可选1年、2年和3年）预付费模式。购买算法成功后，物联网平台自动创建算法实例，即可使用算法检测和诊断设备异常数据。IoT孪生引擎...
标签传播聚类
算法说明 图聚类是根据图的拓扑结构，进行子图的划分，使得子图内部节点的连接较多，子图之间的连接较少。在用一个唯一的标签初始化每个节点之后，该算法会重复地将一个节点的标签社群化为该节点的相邻节点中出现频率最高的标签。当每个...
com.aliyun.opensearch.cava
类列表：功能类 类名称 类简介 TagMatch 匹配文档和请求中的标签 Util 提供了一系列常用的功能型函数，比如衰减函数，归一化函数等 first_phase_score 获取基础表达式最终计算分值 算法类 类名称 类简介 CategoryScore 获取文档的类目分 ...
API 数据源
向量维度：根据模型生成的向量按需选择 向量距离：根据模型生成的向量按需选择，系统支持的距离类型有两种：SquareEuclidean和InnerProduct 向量索引算法：根据模型生成的向量按需选择，系统支持的向量索引算法有 量化聚类（Quantized ...
组件参考：所有组件汇总
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，然后计算剩余对象与各簇中心的距离，将其分配至距离最近的簇，再重新计算每个簇的聚类中心。DBSCAN 您可以使用DBSCAN组件构建聚类模型。高斯混合模型训练 您可以使用高斯...
API概览
智能管理 智能管理 人脸聚类 人脸聚类 CreateFigureClusteringTask 创建人物人脸聚类任务 创建一个人物人脸聚类任务，通过智能算法，可以在您已索引到数据集的图片中，将属于不同人物的人脸进行聚类分组。CreateFigureClustersMergingTask ...
CreateFigureClusteringTask-创建人物人脸聚类任务
创建一个人物人脸聚类任务，通过智能算法，可以在您已索引到数据集的图片中，将属于不同人物的人脸进行聚类分组。接口说明 请确保在使用该接口前，已充分了解智能媒体管理产品的收费方式和 价格。调用该接口前，请确保您已通过绑定方式...
K均值聚类
是 自动 自动 K-Means算法 elkan K-Means算法 其他参数 参数名 参数描述 模型结果 模型结果展示模型聚类效果以及聚类结果，其中“CH分数（即Calinski-Harabasz指标）”和“轮廓系数”反应聚类效果，值越大，说明聚类效果越好。
通过聚石塔购买的产品如何退款？
通过聚石塔购买的服务器退款问题，请您联系聚石塔售后支持核实处理。
GMM聚类
本文为您介绍GMM聚类组件。功能说明 GMM（Gaussian Mixture Model）是一个将事物分解为若干的基于 高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型，混合高斯分布（MoG）由多个混合成分组成，每一个混合成分对应一个高斯分布。当聚类问题中...
视频分类训练
针对原始视频数据，您可以使用视频分类训练算法组件对其进行模型训练，从而获得用于推理的视频分类模型。本文介绍视频分类训练算法组件的配置方法及使用示例。前提条件 已开通OSS并完成授权，详情请参见 开通OSS服务 和 云产品依赖与授权：...
配置执行任务
指发现AI算法识别的事件后当一体机处于繁忙状态时，系统不会进行二次确认，直接上报至云端，一般适用于有安全隐患类的算法，例如：消防通道占用 丢弃事件：指发现AI算法识别的事件后当一体机处于繁忙状态时，系统不会进行二次确认，直接...
常见问题
基本原理 为什么拜占庭类共识算法（BFT，如Quorum使用的Istanbul BFT）至少需要4个节点？答：拜占庭类共识算法在有3F+1个节点的情况下，系统可以容忍F个节点失败。因此为了保证至少一个节点失效情况下仍然能达成共识，总节点数需满足 3*1+1...
新增脱敏算法
敏感数据保护功能提供了哈希、遮掩、替换、变换、加密五类脱敏算法，您可以基于某个内置的脱敏算法自定义不同的脱敏规则，从而形成灵活、多样的脱敏策略。敏感数据保护功能中内置了一个全遮掩的脱敏规则，如果您需要其他的脱敏方式，可以...
梯度提升决策树
功能说明 GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种迭代的决策树算法，由多棵决策树组成，是进行多分类的算法模型。梯度提升采用连续的方式构造树，每棵树都试图纠正前一棵树的错误。默认情况下，梯度提升决策树中没有随机化，而是...
概述
这类的方法，通常是基于强化学习/contextual bandit 类的算法。这里给出参考文章，就不赘述了：《Contextual Bandit算法在推荐系统中的实现及应用》。迁：迁移学习是一种通过调用不同场景中的数据来建立模型的方法。通过迁移学习可以将知识...
基于外卖评论实现舆情风控
PAI平台提供了一套基于文本向量化及分类的算法，可以基于历史标记的正负留言内容生成分类模型，从而自动预测新增留言的导向。该服务的整体框架已预置在 Designer 中，基于真实标记的11987条外卖平台评论数据，实现了自动化的正反向舆论风控...
私有证书计费说明
私有子CA的单价（单位为：元/月）*购买时长 合规CA 包年包月 不同证书算法（RSA、SM（国密））的合规子CA价格不同。具体以 合规CA购买页 显示为准。合规子CA的单价（单位为：元/月）*购买时长 无需购买合规根CA。购买合规子CA后，阿里云会...
K近邻
功能说明 K近邻组件支持使用K近邻算法对分类或回归问题进行建模。分类分析时，在特征空间中，如果一个样本附近的k个最近（即特征空间中最邻近）样本的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。回归分析时，通过找出一个样本的k个...
时序聚类函数
时序聚类函数针对输入的多条时序数据进行聚类，自动聚类出不同的曲线形态，进而快速找到相应的聚类中心和异于聚类中的其它形态曲线。关于函数的算法及实现原理请参见 LOG机器学习介绍（02）：时序聚类建模。函数列表 函数 说明 ts_density_...
XGBoost
XGBoost(Extreme Gradient Boosting)，是一种高效的Gradient Boosting算法，集成算法的思路是迭代产生多个弱的学习器，然后将每个学习器的预测结果相加得到最终的预测结果，其在结构化数据处理方面具有较优良的性能。计算逻辑原理 XGBoost...
XGBoost预测
XGBoost算法在Boosting算法的基础上进行了扩展和升级，具有较好的易用性和鲁棒性，被广泛用在各种机器学习生产系统和竞赛领域，该算法支持分类和回归。XGBoost预测组件是在开源社区的基础上进行包装，您可以使用该组件对XGBoost训练组件...
LightGBM
功能说明 LightGBM组件支持使用lightgbm算法对分类或回归问题进行建模。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 ...
随机森林
功能说明 随机森林组件支持使用随机森林算法对分类或回归问题进行建模。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...
密钥服务概述
加密SDK快速入门（Java）使用KMS信封加密在本地加密和解密数据 KMS支持的算法规格说明 KMS对加密算法的支持情况请参见如下表格。密码算法大类 密码算法子类 是否支持加密、解密 是否支持签名、验签 对称密钥 AES 支持 不支持 对称密钥 SM4 ...
XGBoost训练
XGBoost算法在Boosting算法的基础上进行了扩展和升级，具有较好的易用性和鲁棒性，被广泛用在各种机器学习生产系统和竞赛领域，该算法支持分类和回归。XGBoost训练组件在XGBoost算法的基础上进行了包装，使功能和PAI更兼容，更易用。本文为...
支持向量机
功能说明 支持向量机组件支持使用支持向量机算法对分类或回归问题进行建模。支持向量机（SVM）是在分类分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法，也被拓展运用于回归问题。支持向量机在高维度或无穷维度空间中，构建一个超平面或者...
K均值聚类算法（K-Means）
本文介绍了K均值聚类算法（K-Means Clustering Algorithm，以下简称K-Means）相关内容。简介 K-Means算法是一种迭代求解的聚类分析算法。该算法原理为：先将数据分为K组，随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚...
基于文本分析算法实现新闻分类
PAI提供的智能文本挖掘算法可以实现新闻文本分类自动化（包括分词、词型转换、停用词过滤、主题挖掘及聚类等流程）。本工作流首先通过PLDA算法挖掘文章的主题，然后进行主题权重聚类，从而实现新闻自动分类。说明 本工作流数据为虚构数据，...
点聚类系数
算法说明 在无向图中，点聚类系数表示计算每一个节点周围的稠密度，星状网络稠密度为0，全连通网络稠密度为1。配置组件 方法一：可视化方式 在Designer工作流页面添加 点聚类系数 组件，并在界面右侧配置相关参数：参数类型 参数 描述 字段...
ST_ClusterDBSCAN
返回聚类结果ID的窗口函数，此函数基于二维的DBSCAN算法（Density-based spatial clustering of applications with noise）计算聚类。语法 语法一：integer ST_ClusterDBSCAN(geometry winset geom,float8 eps,integer minpoints);语法二：...
ST_ClusterDBSCAN
返回聚类结果ID的窗口函数，此函数基于二维的DBSCAN算法（Density-based spatial clustering of applications with noise）计算聚类。语法 语法一：integer ST_ClusterDBSCAN(geometry winset geom,float8 eps,integer minpoints);语法二：...
ST_ClusterDBSCAN
返回聚类结果ID的窗口函数，此函数基于二维的DBSCAN算法（Density-based spatial clustering of applications with noise）计算聚类。语法 语法一：integer ST_ClusterDBSCAN(geometry winset geom,float8 eps,integer minpoints);语法二：...
配置算法实例
算法实例是根据算法模板创建的具体实例，可以根据您设置的检测参数结合算法模型，完成对相关数据中异常信息的检测及诊断，协助您更好地解读设备数据，监测设备运行状态，及时发现潜在故障。前提条件 已创建算法实例。具体操作，请参见 创建...
服务介绍
算法服务 提供消防通道占用、重点区域占用、摄像头遮挡检测、离岗检测、人群聚集、区域入侵、垃圾检测7类非实时算法的推理。计划管理 物联网边缘计算提供执行计划的管理能力。管理项 描述 周期可视化 提供运行周期可视化功能，更直观地查看...
Designer使用案例汇总
基于文本分析算法实现新闻分类 介绍如何通过PAI提供的文本类组件，快速构建文本分类模型。基于回归算法实现农业贷款发放预测 介绍如何通过农业贷款的历史发放情况，使用线性回归方法实现贷款发放预测。基于分箱组件实现连续特征离散化 介绍...
什么是边缘智能一体机（执行计划版本）
部署架构 产品功能 功能分类 功能名称 功能描述 算法服务 边缘算法 支持消防通道占用、重点区域占用、摄像头遮挡、离岗检测、人群聚集、区域入侵、垃圾检测7类非实时算法的推理;计划管理 周期可视化 支持执行计划按日周期化运行，同时提供...
新建及管理动态脱敏规则
系统内置安全算法需配置参数的算法如下：哈希脱敏 需配置脱敏密钥的算法包括 哈希脱敏-加盐SHA256、哈希脱敏-加盐SHA384、哈希脱敏-加盐MD5、哈希脱敏-加盐SHA512。脱敏密钥：密钥为加盐哈希脱敏算法的必填参数，无严格的格式要求。遮盖...
新建及管理动态脱敏规则
系统内置安全算法需配置参数的算法如下：哈希脱敏 需配置脱敏密钥的算法包括 哈希脱敏-加盐SHA256、哈希脱敏-加盐SHA384、哈希脱敏-加盐MD5、哈希脱敏-加盐SHA512。脱敏密钥：密钥为加盐哈希脱敏算法的必填参数，无严格的格式要求。遮盖...
高斯混合模型训练
聚类中心点数量 聚类中心点的数量，默认为2。最大迭代步数 最大迭代步数，默认为100。随机数种子 正整数，默认为0。执行调优 节点个数 与 单个节点内存大小 参数配对使用。取值为[1,9999]的正整数。具体配置方法，详情请参见 附录：如何...
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