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...
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 ...
决策树
功能说明 决策树是一种用于分类和回归的非参数监督学习方法。目标是创建一个模型，通过学习从数据特征推断出的简单决策规则来预测目标变量的值。一棵树可以看作是分段常数近似。决策树组件支持使用决策树算法对分类或回归问题进行建模。...
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...
组件参考：所有组件汇总
混淆矩阵 该组件适用于监督学习，与无监督学习中的匹配矩阵对应。多分类评估 该组件是指基于分类模型的预测结果和原始结果，评估多分类算法模型的优劣性，从而输出评估指标（例如Accuracy、Kappa及F1-Score）。深度学习 PyTorch使用指南...
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...
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...
通过Elasticsearch机器学习实现业务数据的智能检测和...
背景信息 Elasticsearch机器学习分为无监督机器学习Unsupervised和监督机器学习Supervised两类：无监督机器学习包括Single metric和Populartion等场景，对数据进行异常检测。该模式不需要训练机器学习什么是异常，机器学习算法将自动检测...
Contextual Bandit 算法
在这种循环下，训练集和测试集与监督学习独立同分布的假设相去甚远，同时系统层面上缺乏有效探索机制的设计，可能导致模型更聚焦于局部最优。在用户行为稀疏的场景下，数据循环问题尤其显著。问题的本质：有限的数据无法获得绝对置信的预估...
行为模型学习配置
分别从不同角度展示数据库审计的学习结果，并对非学习范围内的操作进行异常行为告警。添加行为模型学习任务 通过添加行为模型学习任务可以指定具体的学习对象。登录数据库审计系统。具体操作，请参见 登录数据库审计系统。在左侧导航栏，...
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...
Spark概述
MLlib主要支持非深度学习的算法模块，详情请参见 Machine Learning Library(MLlib)Guide。图计算 Spark的GraphX支持图计算的库，支持丰富的图计算的算子，包括属性算子、结构算子、Join算子和邻居聚合等。详情请参见 GraphX Programming ...
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...
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...
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...
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。...
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...
工况识别-训练
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 数据源类型 特征变量 用于建立训练模型的特征变量。是 整数或浮点数（说明：...
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 ...
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...
机器学习开发示例
数据展示，打印schema%pyspark data.show(5)data.printSchema()数据打印 步骤三：准备ML算法数据 说明 在监督学习（例如回归算法）中，通常需要定义标签(lable)和一组要素(features)。在此线性回归示例中，标签为2015年中位数销售价格...
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...
功能概述
功能简介 自学习模型生产平台，简称自学习，是基于阿里巴巴视觉智能技术实践经验，面向AI...自学习平台基于达摩院的图像算法积累，结合AutoML、自监督和迁移学习等技术，能够基于较少的数据构建高效的模型，获得出色的算法效果和运行性能。
智能异常分析概述
有监督 有监督的学习是从标签化训练数据集中推断出函数或模型的机器学习任务。日志常量 日志往往由程序中的 logging 语句或者 print 语句产生。例如 connect mysql server,latency 212ms 日志可能是通过日志输出语句 logging.info("connect...
K近邻
基于邻居的方法被称为非泛化机器学习方法，因为它们只是“记住”其所有训练数据。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 配置模型特征列 是 整数或浮点数 说明 若存在非数值数据，则会抛出异常。CSV...
训练加速（Pai-Megatron-Patch）概述
背景信息 Pai-Megatron-Patch工具是阿里云机器学习平台PAI算法团队研发，基于阿里云智算服务PAI-灵骏平台的大模型最佳实践解决方案配套工具，旨在帮助大模型开发者快速上手灵骏产品，完成大语言模型（LLM）的高效分布式训练，有监督指令...
录音指导
高质量的录音数据对于模型训练至关重要，本篇文章将从日常环境选择、录音设备、录制过程、常见问题等方面提供建议和指导，希望您能通过学习和实践能够录制出非专业环境下高质量的音频数据。重要 录制高质量的音频有一定的门槛，掌握录制...
录音指导
高质量的录音数据对于模型训练至关重要，本篇文章将从日常环境选择、录音设备、录制过程、常见问题等方面提供建议和指导，希望您能通过学习和实践能够录制出非专业环境下高质量的音频数据。重要 录制高质量的音频有一定的门槛，掌握录制...
应用场景
智慧应急 应急监督管理的工作涉及安全生产方方面面的环节：包括危险作业、明火火星识别、生产车间人数超限、车辆核入和人证核入等多种业务场景。由于有安全生产种类多，业务量大、监管难等特点，很多违规生产操作监管难，加重了生产非合规...
动作行为识别
工作场所监督：监测在工作场所是否存在吃喝、吸烟、打电话、趴桌子睡觉等行为，是否有按要求洗手。特色优势 覆盖多种应用场景：支持识别举手、吃喝、吸烟、打电话、玩手机、睡觉、跌打、洗手、拍照等行为，涵盖驾驶、学习、泛安防等多种...
应用案例
遥感科学中最常见的一类机器学习操作是监督分类，又称训练分类法。监督分类是用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程。它就是在分类之前通过目视判读和野外调查，对遥感图像上某些样区中影像地物的类别属性有了先验知识，对每...
产品优势
学习成本低 非技术人员1~2小时即可掌握完整的数据开发、治理流程，告别传统命令行，节省巨大的学习成本。让您可以在同一DAG图中，构建异构计算引擎形成混编任务流（数据同步+SQL+MR+MaxCompute Spark+实时计算+ML），无需分别维护各技术栈...
VPN网关常见问题
在您使用策略路由、目的路由或BGP动态路由时，如果因为路由条目超限导致无法新增路由条目或IPsec连接无法学习到BGP路由条目，您可以通过以下两种方式解决问题：提升路由条目配额。支持提升策略路由条目、目的路由条目或BGP路由条目的配额。...
大数据实时计算性能调优服务
指定一名具备合适技能和经验的项目经理作为与乙方沟通的主要联系人，代表甲方直接负责项目实施的计划、协调、监督与控制以及升级问题与风险，同时全权代表甲方在本项目的各个方面做出决策。2.项目经理应协同乙方人员针对项目准备阶段的所有...
IPsec-VPN联合物理专线实现主备链路上云（绑定转发...
非跨境：指互通区域为中国内地与中国内地的带宽包或者互通区域为非中国内地与非中国内地的带宽包。例如：亚太与北美。跨境：指互通区域为中国内地与非中国内地的带宽包。例如：中国内地与北美。本文选择 非跨境。云企业网 选择需购买带宽包...
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...
姜子牙通用大模型
Ziya-LLaMA通用大模型是由IDEA研究院出品的大...目前Ziya-LLaMA通用大模型已完成大规模预训练、多任务有监督微调和人类反馈学习三阶段的训练过程。开发者可以通过以下链接，了解如何通过大模型服务平台调用Ziya-LLaMA API。快速使用 API详情
姜子牙通用大模型
Ziya-LLaMA通用大模型是由IDEA研究院...目前Ziya-LLaMA通用大模型已完成大规模预训练、多任务有监督微调和人类反馈学习三阶段的训练过程。开发者可以通过以下链接，了解如何通过DashScope灵积模型服务调用Ziya-LLaMA API。快速使用 API详情
快速使用
目前Ziya-LLaMA通用大模型已完成大规模预训练、多任务有监督微调和人类反馈学习三阶段的训练过程。当前在大模型服务平台部署服务时使用的ModelScope社区模型id：Fengshenbang/Ziya-LLaMA-13B-v1，模型版本：v1.0.3。更多信息可以参考...
【通知】MongoDB单节点版实例推出入门级规格
入门级规格适用于开发、测试、学习、培训、存储非核心业务数据等场景。上线时间 2023年08月31日 支持的地域 及可用区 地域 可用区 华东1（杭州）可用区H、I和J 华东2（上海）可用区G和L 华北2（北京）可用区H、I和J 华南1（深圳）可用区D、...
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