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...
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...
特征编码
功能介绍 特征编码由决策树和Ensemble算法挖掘新特征的一种策略，特征来自一个或多个特征组成的决策树叶子结点的one-hot结果。例如，下图有三棵树，共有12个叶子结点。根据树的顺序依次编码为0~11号特征，其中第一棵树的叶子结点占据0~3号...
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...
性能指标
算法类型 数据规模 特征规模 任务类型 任务平均运行时间 决策树-XGBoostWithDp 100万 2000维*2000维 训练 180分钟 决策树-GBDTWithDp 500万 100维*100维 训练 15分钟 线性回归-LinearRegressionWithHe 100万 100维*100维 训练 150分钟 逻辑...
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...
创建索引
B-树索引是Lehman-Yao高并发B-树算法的应用实现。在缺省情况下，不能为IS NULL子句使用索引。在索引定义中用到的所有函数和操作符必须是不可改变的，也就是说，它们的结果只取决于它们的参数而与外面的影响无关（例如，另外一张表的内容...
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...
群体稳定性指标PSI
dt：决策树分箱。kmean：基于k均值聚类分箱。categorical_feature：类目型的特征。多个类目型之间使用英文逗号（,）分隔。示例/*polar4ai*/CREATE FEATURE psi_001 WITH(feature_class='psi',x_cols='Airline,Flight,AirportFrom,AirportTo...
通义法睿 大语言模型
通义法睿是以通义千问为基座经法律行业数据和知识专门训练的法律行业大模型产品，综合运用了模型精调、强化学习、RAG检索增强、法律Agent技术，具有回答法律问题、推理法律适用、推荐裁判类案、辅助案情分析、生成法律文书、检索法律知识、...
优惠券领取场景反作弊应用实践
决策引擎是阿里云风险识别为全行业客户提供的综合风险决策平台，您可以在决策引擎中使用已成熟实践的风险策略，或自定义策略，解决包括注册、登录、营销、交易等环节的复杂问题。无需具备专业的风控知识，决策引擎结合人工智能算法、名单等...
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...
通义法睿
模型简介 通义法睿是以通义千问为基座经法律行业数据和知识专门训练的法律行业大模型产品，综合运用了模型精调、强化学习、RAG检索增强、法律Agent及司法专属小模型技术，具有回答法律问题、推理法律适用、推荐裁判类案、辅助案情分析、...
安全联邦学习-任务模式FL
三、安全联邦学习已支持的能力 用途 算法分类 已支持算法 分类 决策树 XGBoostWithDp GBDTWithDp 逻辑回归 LogisticRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 回归 线性回归 LinearRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 四、如何进行安全...
安全联邦学习-工作流FL
三、安全联邦学习已支持的能力 用途 算法分类 已支持算法 分类 决策树 XGBoostWithDp GBDTWithDp 逻辑回归 LogisticRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 回归 线性回归 LinearRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 四、如何进行安全...
Quick引擎概述
基于数据进行决策分析是应用价值体现的重要场景，不同行业和体量的公司广泛依赖BI产品制作报表、仪表板和数据门户，以此进行决策分析。在利用BI产品进行数据分析过程中，数据处理“慢”会为业务带来很多的困扰，可以想象一下：给老板看的...
机器人管理
您可选择一条或多条待审核问法，单击 转移 按钮，弹出 问法转移 窗口，可将选中的待审核问法，转移至其它的标准问题问法列表中。单击 完成，回到问法管理窗口。在 问法管理 窗口完成问法审核后，单击 下一步 后进入关联文章操作页面：您可...
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...
梯度提升回归树
本文为您介绍梯度提升回归树组件。功能说明 梯度提升回归树GBRT（Gradient Boosting Regression Tree）是利用树模型进行回归的算法模型。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，梯度提升回归树中没有...
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、菜鸟决策树模型和异常检测模型等。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...
DAS Auto Scaling弹性能力
方案介绍 为了实现上面介绍的具体能力，DAS Auto Scaling实现了一套完整的数据闭环，如下图所示：在该数据闭环中，包含性能采集模块、决策中心、算法模型、规格建议模块、管控执行模块和任务跟踪模块，各模块的具体功能如下：性能采集模块...
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...
准备工作
TPC-DS是一套决策支持系统测试基准，主要用于衡量大数据产品的分析性能。您可以在AnalyticDB MySQL中进行完整的TPC-DS基准测试，了解AnalyticDB MySQL的分析性能。说明 本文的TPC-DS的实现基于TPC-DS的基准测试，并不能与已发布的TPC-DS...
快速使用TPC-DS测试数据集
TPC-DS是一套决策支持系统测试基准，提供99个SQL查询（SQL99或2003），分析数据量大，测试数据与实际商业数据高度相似，同时具有各种业务模型（分析报告型，数据挖掘型等等）。使用DLF数据探索，可以便捷地快速创建TPC-DS数据集，便于用户...
自定义RAM授权策略
如下图所示，资源配额可以是一个树形结构，其中，从资源池中划分资源创建出来的资源配额称为根资源配额（根Quota），以根资源配额为父节点，可以继续划分多级子资源配额（子Quota）。如下资源配额接口已接入RAM权限管理，您可以通过自定义...
TPC-H性能测试说明
背景信息 TPC-H简介 TPC-H是一个决策支持基准，由一套面向业务的临时查询和并发数据修改组成。选择的查询和填充数据库的数据具有广泛的行业相关性。该基准测试说明了决策支持系统可以检查大量数据，执行高度复杂的查询，并解答关键的业务...
什么是多云成本运营
结合业务的分析维度 多云成本运营的“维度”是具有树结构且支持自定义的分析概念，支持同步自多云厂商的标签和资源组，可以在同步时进行值的收敛修复，比如把“prod”、“生产”等错误拼写收敛合并成“生产环境”；多云成本运营中提供...
TPC-H Benchmark性能测试
TPC-H Benchmark是由国际事务处理性能委员会（Transaction Processing Performance Council）发布的数据库领域权威测试标准之一，是被工业界和学术界普遍认可的决策支持测试标准，也是数据库选型的重要参考指标之一。本文介绍如何在EMR ...
EXPLAIN输出
(unique1)Planning time:0.194 ms Execution time:8.008 ms EXPLAIN命令的输出可以看做是一个树形结构，可以将其称之为查询计划树，树的每个节点包括对应的节点类型，作用对象以及其他属性例如cost、rows、width等。如果只显示节点类型，...
CLUSTER
CLUSTER 可以使用指定索引上的一次索引扫描或者遵循排序的一次顺序扫描（如果索引是 B 树）对表重新排序。它将会基于规划器代价参数以及可用的统计信息来选择较快的方法。在使用索引扫描时，会创建该表的一份临时拷贝，其中包含按索引顺序...
调用链采样配置最佳实践
按照采样决策时机的不同可以分为3种典型采样策略：头部采样：Head-based sampling 头部采样是在客户端就决定该链路是否采样，为了保证采样的连贯性，每条调用链都是在链路的入口服务就决定是否需要采样。这种采样算法对每个请求基本上都有...
TPC-H性能测试说明
TPC-H简介 以下文字描述引用自 TPC Benchmark H(TPC-H)：“TPC-H是一个决策支持基准，由一套面向业务的临时查询和并发数据修改组成。选择的查询和填充数据库的数据具有广泛的行业相关性。该基准测试说明了决策支持系统可以检查大量数据，...
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...
逻辑回归
cg（牛顿法）lbfgs（L-BFGS拟牛顿法）sag（随机梯度下降法）最大迭代次数 求解程序收敛所需的最大迭代次数 否 100[1,10000]分类方式 二分类目标：采用one-vs-rest策略进行分类 多分类目标：直接采用多分类逻辑回归模型 否 自动 自动 二分类...
在FeatureStore中使用自动特征工程（AutoFE）
基于决策树类（GBDT）算法对生成特征（信息价值，特征重要性和相关性等）进行排序做特征选择。AutoFE使用流程 预处理 将不同数据源（ODPS/OSS/HDFS/本地）读取的数据进行处理，根据具体需求和数据规模进行采样，目前服务仅支持ODPS，单机版...
关键技术竞争力
三位一体的业务可观测能力 TRaaS 技术风险防控平台提供多元框架协议，采集监控、链路、日志等多样数据，并支持按业务场景进行多维聚合，以业务监控为核心建立业务连续性保障体系，通过监控下钻、链路分析、日志关联、故障决策树诊断，共同...
对话排序
嗯 橘子好吃 不对不对 晴王好吃 晴王是啥,晴王是绿色的大葡萄吗？青橘子好吃吗？橙子好吃 橙子不好吃 橙子没有西瓜好吃 西瓜也不好吃 文件Demo参考：对话排序数据demo.csv Manifest 格式（JSONL格式）{"data":{"post":"青橘子好吃吗？...
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...
INSERT、UPDATE和DELETE上的规则
没有条件，有 ALSO 或 INSTEAD 来自规则动作的查询树，在其上增加原始查询树的条件给出了条件，有 ALSO 来自规则动作的查询树，在其上加入规则条件和原始查询树的条件给出了条件，有 INSTEAD 来自规则动作的查询树，在其上加入规则条件和...
GiST索引
GiST表示通用搜索树。它是一种平衡的树结构的访问方法，它作为一种模板可用来实现任意索引模式。B tree、R tree和很多其他索引模式都可以在GiST中实现。应用场景 几何类型：支持位置搜索（包含、相交、在上下左右等），按距离排序。范围...
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