Contextual Bandit 算法

LinUCB算法的优势:计算复杂度与arm的数量成线性关系 支持动态变化的候选arm集合 参考资料 Contextual Bandit算法在推荐系统中的实现及应用 在生产环境的推荐系统中部署Contextual bandit算法的经验和陷阱 Using Multi-armed Bandit to ...

电子表格支持函数说明

INTERCEPT 计算数据集的线性回归方程直线与 Y 轴的相交点(x=0)的 y 值。KURT 计算数据集的峭度,该指标指示数据集(分布)的形态,尤其是该形态的陡峭程度。LARGE 返回数据集中第 n 个最大元素,n 由用户指定。LOGNORM.DIST 给定指定值的...

行业例:排产排程-采购和生产规划

以上公式对应的约束有:假设从油脂到香皂的转化过程中,油脂没有任何浪费,生产过程中重量守恒 假设从油脂到香皂的制造过程中,硬度的转化满足线性关系 任意油脂上个月的储存量与本月购买量的总和要等于本月的使用量与该月储存量的总和,...

MaxCompute安全白皮书

法律声明 阿里云提醒您在阅读或使用本文档之前请仔细阅读、充分理解本法律声明各条款的内容。如果您阅读或使用本文档,您的阅读或使用行为将被视为对本声明全部内容的认可。您应当通过阿里云网站或阿里云提供的其他授权通道下载、获取本...

快速入门

进入 DataWorks购买页面,购买 基础版 服务。更多DataWorks服务开通信息,请参见 开通DataWorks。说明 如果您已开通DataWorks基础版服务,请忽略本步骤。进入 人工智能平台 PAI 购买页面,开通PAI并创建默认工作空间。更多 人工智能平台 ...

如何将一棵LSM-Tree塞进NVM

在实际的应用场景中,云上基于LSM-tree的OLTP引擎通常不会设计较大的内存表,通常为256 MB,这主要是由于以下两个原因:云上用户通常会购买较小内存的数据库实例。LSM-tree需要维持小的内存表以保证快速的刷盘操作。对于256 MB的内存表,将...

PolarDB MySQL版8.0版本内核参数发布日志

linear:线性搜索。该策略下,PolarDB 会依次对比每个对象变换应用前后的代价,并选择更优的执行计划。twoPass:两遍搜索,该策略下,PolarDB 会对比所有对象都应用同一个变换或者都不应用变换的代价,并选择更优的执行计划。说明 该参数仅...

常见问题FAQ

优化求解器当前可以快速求解大规模线性规划LP、混合整数线性规划MILP、凸二次规划QP问题,目前支持命令行和C、C++、Python、Java的API调用,可在Windows,macOS和Linux系统下使用。有示例代码和案例分析讲解如何使用,免费。运行产生异常请...

什么是文件存储NAS

单个NAS文件系统的性能能够随存储容量线性扩展,使用户无需购买高端的文件存储设备,大幅降低硬件成本。使用NAS文件存储,您只需为文件系统使用的存储空间付费,不需要提前配置存储,并且不存在最低费用或设置费用。更多信息,请参见 产品...

购买了3个月100 GB的资源包如何抵扣?

总量递减型 传输加速包 在购买该资源包后有效期3个月内按实际消费线性抵扣总容量100 GB,直到余额清零或者过期。在有效期内,如果传输加速流量超出100 GB,则超出部分按量付费。关于其他资源包对应抵扣方式的更多信息,请参见 抵扣方式。

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...

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...

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...

线性回归

本文为您介绍线性回归组件。功能说明 线性回归(Linear Regression)是分析因变量和多个自变量之间的线性关系模型。计算逻辑原理 回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性...

线性回归

一、组件说明 线性回归模型通过找到一条最佳拟合直线(或超平面),将输入特征映射到一个连续数值输出。在模型训练过程中,采用最小二乘法(least squares)估计模型参数,即最小化输出结果与预测值之间的误差平方和。线性回归模型具有简单...

摊销成本

按照线性分摊的逻辑,新购订单分摊结果如下:2022.01.01,因为购买当天不足24小时,分摊金额为0元;2022.01.02-2022.1.31日,每天的分摊金额均为60/30=2元,累计分摊金额60元。接上例,提前续费:若客户在2022.1.16日提前续费,产生续费...

线性模型特征重要性

线性模型特征重要性组件用于计算线性模型的特征重要性,包括线性回归和二分类逻辑回归,支持稀疏和稠密数据格式。本文为您介绍该组件的配置方法。使用限制 支持的计算引擎为MaxCompute。组件配置 您可以使用以下任意一种方式,配置线性模型...

方差膨胀系数VIF

一、组件说明 方差膨胀系数(VIF)是用于检测多元回归模型中自变量之间多重共线性的指标。VIF是一个统计量,衡量自变量之间线性相关性的强度。如果一个自变量与其他自变量高度相关,则该自变量对响应变量的贡献将受到其他自变量的影响,这...

什么是优化求解器

免费,0元去购买>>2.仿真优化 如黑盒优化、零阶优化。用于求解复杂的、目标函数不可解析或者约束等不好量化描述的优化问题,如仿真系统,通过获取不同控制参数(输入变量)对应的系统表现,来推断和搜寻优化解。可用于强化学习策略搜索、...

工业分析建模

从左侧拖入线性回归组件到画布中,将CSV组件的输出端口(OUT)连接到线性回归组件的输入端口(IN1),使得CSV组件的数据输出流入到线性回归组件中。选中线性回归组件,右侧配置栏中单击 特征变量。在 特征变量 面板,单击 添加,新增一条...

散点层(线性渐变)

本文介绍 散点层(线性渐变)的图表样式和各配置项的含义。图表样式 散点层(线性渐变)是3D地球的子组件,支持独立的样式和数据配置,包括散点的大小、颜色、类型以及经纬度等,能够以散点的形式表现地理位置上的点数据信息。配置面板 ...

高斯过程回归

线性核:,其中偏移 和尺度因子,是线性核函数的参数。二次有理核:,其中尺度因子,尺度,比例混合因子 是二次有理核函数的参数。参数说明 IN端口 参数名 参数描述 是否必填 输入数据类型 数据源类型 特征变量 配置模型特征变量。是 整数...

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...

成本优势

成本优势 日志服务产品在日志处理的三种场景下具有以下成本优势:LogHub:与购买云主机+云磁盘搭建 Kafka 相比,对于 98%场景下用户价格有优势。对小型网站而言,成本为 kafka 的30%以下。提供 RESTful API,可以直接针对移动设备提供数据...

线性支持向量机

本文介绍线性支持向量机算法组件的配置方法及使用示例。背景信息 本文中的线性支持向量机算法不通过核函数方式实现,具体实现理论请参见 算法原理 中的Trust Region Method for L2-SVM部分。使用限制 线性支持向量机算法组件仅支持二分类...

尺寸映射

线性映射:将尺寸数据进行线性映射,可以拖动两侧点,自定义设置线性映射的两个过渡值。指数映射:将尺寸数据进行指数映射,可以自定义设置 Base 值,实现不同的映射。范围为0.01~1.99。Bezier曲线:将尺寸数据进行贝塞尔曲线映射,可以...

PS线性回归

线性回归(Linear Regression)是分析因变量和多个自变量之间的线性关系模型,参数服务器PS(Parameter Server)致力于解决大规模的离线及在线训练任务。PS线性回归支持千亿样本、十亿特征的大规模线性训练任务。组件配置 您可以使用以下...

机器学习开发示例

例如下面的代码采用第一个模型(modelA),并根据特征(features)向您显示标签(原始销售价格)和预测(预测销售价格)%pyspark#运行线性回归模型,并展示数据 predictionsA=modelA.transform(ml_data)predictionsA.show(10)数据打印 步骤...

分布式线性扩展

本文详细介绍了分布式线性扩展的特性。数据物理分布 PolarDB-X 将数据表以水平分区的方式,分布在多个存储节点(DN)上。数据分区方式由分区函数决定,PolarDB-X 支持哈希(Hash)、范围(Range)等常用的分区函数。以下图为例,shop库中的...

功能特性

文件存储 HDFS 版 具有无缝集成、共享访问、安全控制、线性扩展等多种特性。无缝集成 文件存储 HDFS 版 允许您就像在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中一样管理和访问数据。文件存储 HDFS 版 SDK可在所有Apache Hadoop 2.x环境中使用,包括...

散点层(线性渐变)

本文档为您介绍散点层(线性渐变)各配置项的含义。图表样式 散点层(线性渐变)是3D地球的子组件,支持独立的样式和数据配置,包括散点的大小、颜色、类型以及经纬度等,能够以散点的形式表现地理位置上的点数据信息。样式面板 搜索配置:...

概述

用于预测的参数,参数和 人工智能平台 PAI 平台的参数一致,请参见 线性支持向量机、PS-SMART多分类 或 GBDT回归。支持的评估模型函数 MaxCompute SQLML当前支持如下评估模型函数,用于评估预测结果的准确性:二分类评估:通过内建函数 ml_...

动态特征提取

线性趋势:对采样数据序列进行线性拟合,取线性模型的系数,作为输出。变化趋势:对采样数据序列做Mann-Kendall测试(曼肯德尔检验),若“无趋势”,则输出0;反之,则取slope参数,作为输出。曼肯德尔检验:Mann-Kendall 趋势检验(有时...

名词解释

下表列出了 AnalyticDB PostgreSQL 所涉及到的基本概念:名词 解释 MPP Massively Parallel Processing,一种分布式 Shared Nothing 计算架构,支持多个无共享的节点,执行全并行计算,计算性能随节点增加而线性提升。AnalyticDB for ...

新手入门路径

开通服务 根据 快速入门(开通和使用)来开通和购买服务(免费,购买时账单额为0),并下载和安装求解器。可参考 视频专区 的安装和运行的视频教程。步骤3.跟随案例学 在MindOpt的安装目录的 examples 文件夹也提供了多个案例和数据,可以...

评分卡训练

评分卡是信用风险评估领域常用的建模工具,其原理是通过分箱输入将原始变量离散化后再使用线性模型(逻辑回归或线性回归等)进行模型训练,其中包含特征选择及分数转换等功能。同时也支持在训练过程中为变量添加约束条件。说明 如果未指定...

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...

费用与成本相关术语

订单类型 客户在阿里云购买资源的订单类型,包括:新购:一个新的资源 续订:对已经购买的实例续费延长使用时间 变配:对已经购买的实例在效期不变的情况下更新实例配置 续费变配:对已经购买的实例延长效期,并在新效期内变更实例配置 ...

产品优势

更低的用户成本 对于新兴的企业,Serverless Hbase 丝毫不依赖的其他的基础设施和相关服务,即即用并可以提供稳定和高效的数据存取服务。使用期间只需要为占用的资源按使用量付费。读写少的场景,无需为服务器付费,只需要支付存储费用。...

组件参考:所有组件汇总

PS线性回归 该组件是分析因变量和多个自变量之间的线性关系模型,参数服务器PS(Parameter Server)致力于解决大规模的离线及在线训练任务。二分类评估 该组件是通过计算AUC、KS及F1 Score指标,输出KS曲线、PR曲线、ROC曲线、LIFT Chart及...
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