工况识别-预测
计算逻辑原理 使用聚类、降维等无监督学习方法对工业数据进行分析，对不同工况数据分别建模。参数说明 IN端口-输入参数 参数名 参数描述 是否必填 输入数据类型 模型应用 选择模型类型与具体模型，再配置模型输入数据。是 特征变量：整数或...
机器学习
在机器学习方面，MADlib除提供数理统计通用函数/存储过程之外，还提供一系列比较经典的监督/非监督学习算法库。说明 AnalyticDB PostgreSQL版 MADlib机器学习的函数库版本为madlib 1.16，且暂不支持XGBoost、lightGBM、GBDT等函数。MADlib...
设置主动防御
主动防御通过无监督学习的方式，对域名的访问流量进行深度学习，并根据机器学习算法模型为不同访问请求打分，标记正常分值。在请求分值的基础上，主动防御能够定义域名的正常访问流量基线，并基于此生成定制化的安全策略。通过将流量分层的...
PLDA
LDA也是一种无监督学习算法，在训练时您无需手工标注的训练集，仅需要在文档集中指定主题的数量K即可（K即为PLDA参数topic）。LDA首先由David M.Blei、Andrew Y.Ng和Michael I.Jordan于2003年提出，在文本挖掘领域应用于文本主题识别、文本...
概述
例如机房中空调坏了、温度升高时能及时发出警告。节点 描述 定时触发 设置时间，使服务在指定时间执行。设备（树莓派计算机）获取上报的机房温度，用于条件判断的源数据。条件判断 设置发出温度告警信息的条件。钉钉机器人 添加1个钉钉机器...
标签传播聚类
标签传播算法LPA（Label Propagation Algorithm）是基于图的半监督学习方法，其基本思路是节点的标签（community）依赖其相邻节点的标签信息，影响程度由节点相似度决定，并通过传播迭代更新达到稳定。标签传播聚类组件能够输出图中所有...
阿里云ES机器学习
ES ML应用 类型 解释 实战文档 异常检测 主要用于识别时间序列数据中的异常行为，属于无监督学习，如日志文件、金融交易等。ES使用统计模型来检测数据中的离群点和不寻常模式。创建推理机器学习任务 基于Data frame 的回归与分类 允许对...
产品优势
而鹿班智能设计，学习了大量业内设计师的设计，将图片配色原理、图文搭配规则、视觉组合结构等设计原理全都进行数据化处理，再由系统根据算法进行调用。用户在使用鹿班做设计时，就好像拥有随时调动这些大师的设计能力一样，做出的每一张...
HaaS EDU场景式应用整体介绍
更正文档 贡献说明 HaaS EDU场景式应用整体介绍 HaaS EDU K1是HaaS家族中针对教育场景推出的、集众多传感器于一身的嵌入式教育开发板，是学习物联网相关技术的最好载体。与传统的开发板不同，除了功能强大的4核（双核300Mhz M33+双核1GHz A...
前缀列表
背景信息 创建VPC连接后，您可以通过手动添加路由条目的方式自定义企业版转发路由器路由表学习到的VPC路由的信息，实现自定义网络连通性。但在VPC路由较多的情况下，逐条添加路由条目的方式相对比较繁琐，工作量较大，企业版转发路由器...
加工数据
本文为您介绍如何通过DataWorks加工采集至MaxCompute的数据，并获取清洗后的数据。前提条件 开始本文的操作前，请首先...您可以继续下一个教程，学习如何通过机器学习，载入处理好的数据并构建窃漏电用户的识别模型。详情请参见 数据建模。
概述
强化学习成为补充传统监督学习的强大范式。然而，在目前的数据驱动的智能应用中，数据、特征和模型仍处于割裂状态。首先，数据工程师通过手工编写流程进行数据清洗和数据集成；然后，算法工程师通过自定义的特征工程流程、模型训练脚本以及...
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 ...
PAI
阿里云机器学习平台PAI（Platform of Artificial Intelligence），为传统机器学习和深度学习提供了从数据处理、模型训练、服务部署到预测的一站式服务。其中在线预测服务部署是将算法模型应用至实际业务的重要环节。为了帮助用户更好的实现...
更换集群损坏的本地盘
sudo chmod 000$mount_path 重要 如果不执行取消挂载操作，在坏盘维修完成并恢复隔离后，该本地盘的对应设备名会发生变化，可能导致应用读写错误的磁盘。更新fstab文件。备份已有的/etc/fstab 文件。删除/etc/fstab 文件中对应磁盘的记录。...
横向聚类
一、组件说明 横向聚类组件是横向场景下的一种无监督机器学习算法，用于将n个数据点分成k个簇，使得簇内的数据点具有高度相似性。聚类算法通过度量数据点之前的相似性或距离来确定数据点之间的关系，将相似的数据点划分到同一簇中。适用于...
支持向量机
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一系列的超平面，可以用于分类、回归或者别的任务。直观地看，借助超平面去...
One-Class SVM异常检测
One-Class SVM与传统SVM不同，是一种非监督的学习算法。您可以使用One-Class SVM异常检测通过学习边界对异常点进行预测。本文为您介绍One-Class SVM异常检测的参数配置。使用限制 支持运行的计算资源为MaxCompute。组件配置 您可以通过以下...
隔离损坏的本地盘
背景信息 隔离损坏的本地盘仅支持大数据型实例，隔离损坏的本地盘系统事件包括以下事件：本地磁盘出现损坏告警（Disk:ErrorDetected）因系统维护隔离坏盘（SystemMaintenance.IsolateErrorDisk）因系统维护重启实例并隔离坏盘...
什么是人工智能平台PAI
机器学习包括传统机器学习和深度学习，有以下几种类型：监督学习（Supervised Learning）：每个样本都有对应的目标值，通过搭建模型实现从输入特征向量到目标值的映射，例如解决回归和分类问题。无监督学习（Unsupervised Learning）：所有...
计算源概述
机器学习PAI：Dataphin对接了 机器学习PAI，为您提供了机器学习PAI基础的算法调度能力。在机器学习平台中，创建可视化建模的工作空间时，资源请选择基于MaxCompute的计算资源组，详情请参见 资源管理概述。Hologres加速计算源：Dataphin...
混淆矩阵
混淆矩阵（Confusion Matrix）适用于监督学习，与无监督学习中的匹配矩阵对应。在精度评价中，混淆矩阵主要用于比较分类结果和实际测量值，可以将分类结果的精度显示在一个矩阵中。本文为您介绍混淆矩阵组件的配置方法。使用限制 支持的...
计算源概述
机器学习PAI：Dataphin对接了 机器学习PAI，为您提供了机器学习PAI基础的算法调度能力。在机器学习平台中，创建可视化建模的工作空间时，资源请选择基于MaxCompute的计算资源组，详情请参见 资源管理概述。Hologres加速计算源：Dataphin...
机器学习（MADlib）
在机器学习方面，MADlib除提供数理统计通用函数、存储过程之外，还提供一系列比较经典的监督、非监督学习算法库。前提条件 RDS PostgreSQL实例版本满足以下要求：实例大版本为PostgreSQL 12、11。实例内核小版本为20230830或以上。重要 ...
联邦建模概述
联邦建模控制台是进行联邦学习的模型开发平台。服务对象为联邦模型的开发人员，如联邦算法工程师。联邦建模控制台封装了联邦学习的基础能力，并且集成了常用机器学习库的功能，如 TensorFlow，具有开箱即用的能力。因此您只需专注于模型...
产品简介
联邦建模是基于联邦学习（Federated Learning，简称 FL）技术，在满足各参与方的合规政策和数据价值保护的需求下，实现模型迭代和更新的服务。联邦建模服务采用联合计算的模式，实现在原始数据不离开本地的前提下，完成模型的研发和效果...
使用POP API创建自学习模型
GetAsrLmModel 删除自学习模型：DeleteAsrLmModel 列举自学习模型：ListAsrLmModel 自学习模型的训练与发布 添加数据集到自学习模型：AddDataToAsrLmModel 从自学习模型中删除数据集：RemoveDataFromAsrLmModel 训练自学习模型：...
创建标签项目
Dataphin对接了 机器学习PAI，为您提供了机器学习PAI基础的算法调度能力。在机器学习平台中，创建可视化建模的工作空间时，资源选择为基于MaxCompute的计算资源组，详情请参见 资源管理概述。如果您开启了机器学习，需要配置以下参数。PAI...
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...
诊断转发路由器实例
路由学习检查 检查转发路由器下的网络实例连接是否与转发路由器路由表建立了路由学习关系。如果转发路由器下的网络实例连接不需要和转发路由器路由表建立路由学习关系，请确保转发路由器路由表下存在去往网络实例的静态路由，否则转发路由...
创建通用项目
Dataphin对接了 机器学习PAI，为您提供了机器学习PAI基础的算法调度能力。在机器学习平台中，创建可视化建模的工作空间时，资源选择为基于MaxCompute的计算资源组，详情请参见 人工智能平台 PAI 的AI计算资源组概述。如果您开启了机器学习...
创建通用项目
Dataphin对接了 机器学习PAI，为您提供了机器学习PAI基础的算法调度能力。在机器学习平台中，创建可视化建模的工作空间时，资源选择为基于MaxCompute的计算资源组，详情请参见 人工智能平台 PAI 的AI计算资源组概述。如果您开启了机器学习...
安装AIACC-Training
方式三：安装配有AIACC-Training的Docker镜像 您可以下载已安装了AIACC-Training的Docker镜像，该镜像内已安装CUDA、Python 3、深度学习框架和最新的AIACC-Training软件等，能够帮助您快速部署深度学习环境，管理不同的CUDA环境，并通过...
编辑脚本
联邦建模控制台封装了联邦学习的基础能力，并且集成了常用的机器学习库的功能，如 TensorFlow，具有开箱即用的能力。并且在创建脚本文件时，系统根据脚本文件的类型，预置了部分初始代码，您可以在此基础上快速、高效地完成模型开发。操作...
SQL防火墙
该模块可以在学习模式（leanrn）下主动学习一个用户访问的表集合，当插件进入被动模式（passive）或者主动模式（active）后，便可以根据学习得到的表集合来检查传入查询的合法性。Utility Commands攻击 在SQL注入攻击中经常会用到一些常用...
应用场景
AI训练 GPU计算型实例规格族gn6v和gn6e具有优异的通用GPU计算加速能力，适合为深度学习提供加速引擎。具体说明如下：gn6v实例配备具有16 GB显存的NVIDIA V100 GPU计算卡，gn6e实例配备具有32 GB显存的NVIDIA V100 GPU计算卡，单节点可提供...
DeleteTransitRouterEcrAttachment-删除企业版转发...
该网络连接配置了路由表学习，请先解除路由学习。400 OperationFailed.FlowLogExistOrNisOpened Operation failed because FlowLog exists or Nis opened.存在flowlog或者开通Nis服务，无法支持该操作。400 OperationUnsupported....
DeleteTransitRouterPeerAttachment-删除企业版转发...
跨地域连接已与企业版转发路由器路由表解除路由学习关系。具体操作，请参见 DisableTransitRouterRouteTablePropagation。企业版转发路由器的路由表中不存在下一跳指向跨地域连接的自定义路由条目。关于如何删除企业版转发路由器路由表下的...
教育培训行业
学生课堂学习的软件与本地安装后的不一致，增加学习难度 练习成果检验难：学生感觉学会了，但是无法确认操作是否正确 方案介绍 无影云电脑针对教育培训行业，推出“云+网+端”融合的云实训解决方案，针对不同场景为用户打造随时随地的个性...
标注模板说明
ChatGPT目前主要采用的是排序（Ranking）方法，具体技术为监督式学习优化（Supervised Learning with Ordered or Rankings，SLO）。此阶段所需的人工标注形式为排序标注，这里的人工标注质量要求与步骤1有所不同，同时标注的数量也有差异。...
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