特征编码
特征编码是将非线性特征通过GBDT编码成线性特征。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...
组件参考：所有组件汇总
推荐方法 FM算法 FM（Factorization Machine）算法兼顾特征之间的相互作用，是一种非线性模型，适用于电商、广告及直播的推荐场景。ALS矩阵分解 交替最小二乘ALS（Alternating Least Squares）算法的原理是对稀疏矩阵进行模型分解，评估...
FM算法
FM（Factorization Machine）算法兼顾特征之间的相互作用，是一种非线性模型，适用于电商、广告及直播的推荐场景。组件配置 Designer 提供的FM算法模板包括FM训练和FM预测组件，您可以在原PAI-Studio控制台首页的 FM算法实现推荐模型 区域...
基于Alink框架的FM推荐
FM（Factorization Machine）算法兼顾特征之间的相互作用，是一种非线性模型，适用于电商、广告及直播等推荐场景。Designer 预置了FM算法模板，便于您快速构建基于Alink框架的FM推荐模型，快速实现推荐系统并应用于上述场景。本文为您介绍...
RGB色彩
说明 Gamma校正是一种非线性变换技术，用于调整图像的亮度和对比度。它可以纠正由于显示设备的不一致性而导致的图像亮度失真问题。后期效果 辉光 强度：设置辉光的强度值，范围为0~5。半径：设置辉光的半径大小，范围为0~1。阈值：设置辉光...
单波段拉伸
说明 Gamma校正是一种用于调整图像亮度和对比度的非线性变换技术，可以纠正由于显示设备的不一致性而导致的图像亮度失真问题。后期效果 辉光 强度：设置辉光的强度值，范围为0~5。半径：设置辉光的半径大小，范围为0~1。阈值：设置辉光的...
线性回归
线性回归模型具有简单、易于理解和解释的特点，同时可以通过多项式扩展等方法处理非线性数据，具有较高的泛化能力和预测准确率。但是，线性回归模型对于离群点、噪声数据和非线性关系的数据比较敏感，需要进行特征标准化和正则化处理。组件...
建模优化
选择属于线性规划、非线性规划或约束类问题。添加模型序列。即创建索引，在索引创建中，选择 索引类型 为 普通索引，并赋予 索引名称，该名称将用于模型构建中的引用。您可以通过 手动输入 或者 关联表 的方式获取 索引值。定义变量。变量...
功能发布记录
2022年5月 求解器SDK更新V0.19.x版本（V0.19.0下载）：新增非线性规划（NLP）中的 凸二次规划（convex QP）问题；提升了单纯形法、内点法的性能，改进AMPL、并发法功能和稳定度；License管理新设计，增加createEnv等相关API，可支持大批量...
历史版本下载
提供了线性规划问题的 primal-dual feasible solution.算法性能提升与bug修复。V0.25.1下载 发布时间：2023.08.16 Linux linux64x86 文件：mindopt-install-linux64x86-0.25.1.sh 同意协议并下载 linux64aarch 文件：mindopt-install-linux...
概览
非主键 是 非主键列，需填写列名称和非主键列的数据类型。单击 确定。创建HBase表 单击 创建HBase表。在面板中填写以下信息：参数 是否必填 说明 命名空间 是 表所属命名空间。表名 是 表的名称。在 列簇信息 区域，单击 添加一行数据，...
ModifyPortAutoCcStatus-设置非网站业务AI智能防护
取值：on：开启 off：关闭 on Mode string 是 非网站业务 AI 智能防护的模式。取值：normal：正常 loose：宽松 strict：严格 normal 返回参数 名称 类型 描述 示例值 object RequestId string 本次请求的 ID。0bcf28g5-d57c-11e7-9bs0-d89d...
存储概述
存储类型 静态数据卷 动态数据卷 默认部署 主要特点 应用场景 阿里云云盘 暂不支持 支持 存储类alicloud-ebs-efficiency，alicloud-ebs-performance，alicloud-ebs-rapid 是 非共享存储，每个容器盘只能在单个节点挂载，并由单个Pod使用。...
奇异值分解
奇异值分解（Singular Value Decomposition）是线性代数中一种重要的矩阵分解，是矩阵分析中正规矩阵求对角化的推广。在信号处理、统计学等领域有重要应用。背景信息 奇异值分解的公式为 X=U S V’。参数配置 您可以使用以下任意一种方式，...
气泡图
如果存在关联趋势，是线性还是曲线的。如果有某一个点或者某几个点偏离大多数点，也就是离群值，通过气泡图可以一目了然。从而可以进一步分析这些离群值是否可能在建模分析中对总体产生很大影响。优势简介 计算能力：自动进行转化率计算。...
散点图
如果存在关联趋势，是线性还是曲线的。如果有某一个点或者某几个点偏离大多数点，也就是离群值，通过散点图可以一目了然。从而可以进一步分析这些离群值是否可能在建模分析中对总体产生很大影响。优势简介 计算能力：自动进行转化率计算。...
分面散点图
用于提供关键信息：变量之间是否存在数量关联趋势 如果存在关联趋势，是线性还是曲线的。如果有某一个点或者某几个点偏离大多数点，也就是离群值，通过散点图可以一目了然。从而可以进一步分析这些离群值是否可能在建模分析中对总体产生很...
UninstallMonitoringAgent-卸载非阿里云主机的云监控...
操作 访问级别 资源类型 条件关键字 关联操作 cms:UninstallMonitoringAgent Write 全部资源*无 无 请求参数 名称 类型 必填 描述 示例值 InstanceId string 是 非阿里云主机的实例 ID。host-*返回参数 名称 类型 描述 示例值 object Code ...
测试指标
一般扩展能力非常好的应用系统，扩展指标应是线性或接近线性的，现在很多大规模的分布式系统的扩展能力非常好。标准 理想的扩展能力是资源增加几倍，性能就提升几倍。扩展能力至少在70%以上。可靠性指标 双机热备 对于将双机热备作为可靠性...
存储CSI概述
存储服务 静态存储卷 动态存储卷 默认部署 主要特点 应用场景 计费说明 阿里云云盘 支持 支持 是 非 共享存储，每个云盘只能在单个节点挂载。高IO、低延时场景。云盘块存储设备适用于对IO、延迟要求较高的应用场景，例如数据库、中间件等...
相关性分析
皮尔逊相关系数：用于衡量两个数据集是否在一条线上面，即针对线性数据的相关系数计算，针对非线性数据便会有误差。肯德尔相关系数：用于反映分类变量的相关性，即针对无序序列的相关系数计算，非正太分布的数据。斯皮尔曼相关系数：用于非...
AutoML使用限制及规格
它可以处理复杂、非线性、高纬度且计算代价较大的问题。TPE的缺点是无法发现不同参数之间的联系。参考文献：Algorithms for Hyper-Parameter Optimization GridSearch：网格搜索算法，将所搜空间均匀分成网格，然后遍历所有可能的组合来...
调用链采样配置最佳实践
接口Top N采样使用变种LFU算法实现，在单位时间内只对每个接口的有限条目请求进行采样，其目的是为了保证数据采集规模不随接口的实际流量而线性增长。小流量兜底采样是指在单位时间内，每个接口都至少保证有1次采样。这样可以在流量比较低...
GBDT回归
梯度渐进回归树GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种迭代决策树算法，适用于线性及非线性回归场景。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置GBDT回归组件参数。方式一：可视化方式 在 Designer 工作流页面配置组件参数。页签 ...
什么是优化求解器
1.数学规划求解 用于求解数学规划问题，即目标、变量、约束可用量化公式来定义的数学规划问题，如线性规划（LP）、非线性规划（NLP）、混合整数规划（MIP）等。当前已经上线的求解能力是线性规划（LP）、凸二次规划（convex QP）、半定规划...
线性规划-专题多篇
优化求解器的线性规划学习案例。数学规划求解-线性规划 我们有提供6个案例讲解线性规划（LP）的概念和应用场景，讲解遇到不同问题时，如何分析问题，建模，然后调用优化求解器求解，再利用求解器的结果去解决问题。并提供了10+源代码供参考...
基本概念
数学规划求解常见的子问题类别还有混合整数规划（Mixed Integer Programing,MIP)、非线性规划（Nonlinear Programing，NLP）等。除此外，当前还有 仿真优化 和 在线优化 类别能力，可联系我们获取。本地运行版 本地运行版，简称本地版，是...
MLP二分类/MLP多分类/MLP回归
多层感知机是一种前馈神经网络，通过多个神经元的组合对输入特征进行非线性变换和特征提取，最终输出一个连续的预测结果。在训练过程中，利用反向传播算法（Backpropagation）和梯度下降算法（Gradient Descent）来优化模型参数，以最小化...
横向MLP二分类/MLP多分类/MLP回归
多层感知机是一种前馈神经网络，通过多个神经元的组合对输入特征进行非线性变换和特征提取，最终输出一个连续的预测结果。在训练过程中，利用反向传播算法（Backpropagation）和梯度下降算法（Gradient Descent）来优化模型参数，以最小化...
基于回归算法实现农业贷款发放预测
线性回归是数理统计中的回归分析方法，可以确定两种或两种以上变量之间相互依赖的定量关系。Designer预置了线性回归算法模板，便于您通过农业贷款的历史发放情况，快速实现贷款发放预测。本文为您介绍Designer线性回归算法预置模板的具体...
文本与段落格式
关联内容格式 知识内容之前通常存在一些非线性的联系，这个时候我们可以通过关联的方式，在一个在线文档中关联另一个已有的内容，避免同时维护多份同样的内容。关联内容包含：云效知识库文档、文件夹、文件，与云效任务、日程、文件、...
线性回归
在统计学中，线性回归是用来确定两种或两种以上变量间的相互依赖关系的统计分析方法，与分类算法处理离散预测不同。回归算法可对连续值类型进行预测。线性回归算法定义损失函数为样本集的最小平方误差之和，通过最小化损失函数求解权重矢量...
块存储FAQ
例如，云服务器ECS存储增强型实例g7se的存储I/O性能跟实例规格成线性关系，同一类型的实例规格等级越高可获得的存储IOPS和吞吐量越高。当您创建某个规格的g7se实例并挂载ESSD云盘时：如果ESSD云盘的性能总和不超过实例规格族所对应的存储I/...
线性回归算法（Linear Regression）
本文介绍了线性回归算法（Linear Regression，以下简称LR）相关内容。简介 LR是利用线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。使用场景 LR是一个回归模型，主要用于拟合数值。该模型简单，可...
内存诊断
Vmalloc Linux操作系统的一种基于伙伴系统的非线性映射内存分配器。filecache Linux在读写文件时，用内存缓存磁盘文件的内容，程序访问文件时直接操作内存，从而加快程序对文件的读写。匿名内存 在系统运行过程中动态分配（new、malloc、...
模式匹配
如果找到一个匹配并且 pattern 含有带括号的子表达式，那么结果是一个文本数组，其中第 n 个元素是与 pattern 的第 n 个圆括号子表达式匹配的子串（“非捕获”圆括号不计入在内，详见下文）。flags 参数是一个可选的文本字符串，它包含零个...
概述
AnalyticDB PostgreSQL版 向量分析可以通过AI算法提取非结构化数据的特征，并利用特征向量作为非结构化数据的唯一标识，帮您快速且低成本地实现对非结构化数据检索和对结构化数据关联分析。向量数据库简介 在现实世界中，绝大多数的数据都...
如何获取域名承诺书？
域名在不同场景下可能会...域名用于非网站用途，且有关部门要求提交书面材料：您可以单击下载 关于域名用于非网站用途的承诺书 并完成填写，用于承诺域名是用于非网站用途。icmsDocProps={'productMethod':'created','language':'zh-CN',};
Shape
本文介绍与文字文档Shape相关的API。InlineShapes ...语法 表达式.ActiveDocument.Shapes.Item(Index).IncrementLeft(Increment)表达式：文档类型应用对象 参数 属性 数据类型 是否必填 描述 Increment Number 是 指定非嵌入式图形...
调用重试
非 Spring 环境下 API 方式 如果是在非 Spring 环境下直接使用 SOFARPC 的裸 API 的方式，可以通过调用 ConsumerConfig 的 setRetries 方法来设置重试次数：ConsumerConfig<RetriesService>consumerConfig=new ConsumerConfig();...
- 产品推荐
- 这些文档可能帮助您