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 ...
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...
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。...
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 ...
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...
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：...
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...
大数据实时计算性能调优服务
从客情来看，实时计算性能调优需求迫切，比如国家电网用采信息数据量大，及时性高，业务逻辑复杂，急切需要搭建实时数仓，但缺少实时计算的落地经验，急切需要实时计算服务人员协助客户搭建实时任务，完善实时数仓。从客户价值来看，从实际...
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...
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...
基于组件化EasyRec框架快速搭建深度推荐算法模型
可以为主干网络配置一个可选的 MLP 模块。案例2：DeepFM 模型 配置文件：deepfm_backbone_on_movielens.config 这个Case重点关注下两个特殊的 block，一个使用了 lambda 表达式配置了一个自定义函数；另一个的加载了一个内置的keras layer ...
概述
为什么需要冷启动 通常推荐系统通过协同过滤、矩阵分解或是深度学习模型来生成推荐候选集，这些召回算法一般都依赖于用户-物品行为矩阵。在真实的推荐系统中，会有源源不断的新用户、新物品加入，这些新加入系统的用户和物品由于缺乏足够...
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...
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...
多轮对话管理
分类模型使用的是有监督的机器学习算法，因此分类模型需要一定量的打标语料。实体编辑 进入到实体编辑页面后，填写实体名称和实体词表。说明 实体名称唯一，也不能与系统默认的实体重名。词表由词（代表词）和同义词构成，在实体抽取过程中...
App备案服务内容目录
时政信息、政务服务大厅、交通出行及运输、户政、公安（含国安）及消防、出境入境及边防、司法公正、纪检审计、财政、民政、住房保障、党/团/组织、文体及教育科研、人力资源及社会保障、环保绿化、水利水务、气象地质、市场监督管理、医疗...
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...
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...
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...
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...
文本摘要（生成式）
洗洁精+白醋很多主妇其实都用过洗洁精来清洗油烟机，可能不得要领，清洁程度不一，小哥个人建议用清洁精+白醋，用来擦洗油烟机的面板和油盒，清洗油盒时，需要将油盒拿下来浸泡在洗洁精的温水中，浸泡半个小时左后，用抹布擦拭，可以看到...
关键词抽取和文本摘要（抽取式）
洗洁精+白醋很多主妇其实都用过洗洁精来清洗油烟机，可能不得要领，清洁程度不一，小哥个人建议用清洁精+白醋，用来擦洗油烟机的面板和油盒，清洗油盒时，需要将油盒拿下来浸泡在洗洁精的温水中，浸泡半个小时左后，用抹布擦拭，可以看到...
什么是智能语音交互
语音合成声音定制（企业版）为您提供深度定制的TTS（Text to Speech）声音功能：使用先进的深度学习技术，用更少的数据量，更快速高效地定制高表现力的TTS声音，将自然流畅的声音输出到服务或设备上。如果您想体验定制的声音、了解定制流程...
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...
RecognizeFoodProduceLicense-食品生产许可证识别
regulatoryAuthority":"中山市食品药品监督管理局","regulatoryPersonnel":"由日常监督管理机构指定","reportHotline":"12331","issueAuthority":"中山市食品药品监督管理局","issueOfficer":"徐世平","issueDate":"201603","validToDate...
LGF问法配置
增加覆盖面（4）核心词顺序重组：对核心词进行排列组合后，仍可命中意图的说法 基本元素说明 问法模板（LGF）：通过模板匹配来表示用户的问法。问法模板支持以下元素 元素 说明 示例${} 引用实体参数 模板内容：${城市} 模板释义：引用实体...
ALTER TABLE
这个命令被执行后，该索引被增加的约束“拥有”，这和用常规 ADD PRIMARY KEY 或 ADD UNIQUE 命令创建的索引一样。特别地，删掉该约束将会导致该索引也消失。当前在分区表上不支持这种形式。语法 ALTER TABLE[IF EXISTS][ONLY]name[*]...
XGBoost
计算逻辑原理 XGBoost是一棵树集成模型，它使用的是K（树的总数为K）个树的每棵树对样本的预测值的和作为该样本在XGBoost系统中的预测，XGBoost算法思想就是不断地添加树，不断地进行特征分裂来生长一棵树，每次添加一棵树，其实是学习一个...
模式匹配
可以用 ESCAPE 来指定不同的转义字符，或者可以通过写 ESCAPE '' 来禁用转义功能。根据 SQL 标准，省略 ESCAPE 意味着没有转义字符（而不是默认为反斜杠），并且不允许使用零长度的 ESCAPE 值。本数据库在这方面的行为有点不标准。另一个非...
配置选项
True df.quote ODPS SQL后端是否用 `` 来标记字段和表名。True df.libraries DataFrame运行使用的第三方库（资源名）。None df.supersede_libraries 使用自行上传的NumPy替换服务中的版本。False df.odps.sort.limit DataFrame有排序操作时...
什么是对话工厂？
对话工厂，顾名思义，个性化定制对话流的工作台，按照更灵活的方式，将对话中的概念进行抽象和提炼为三个基本元素：entry（触发）、function（函数）、response（回复），经过大量应用场景的实际案例发现，几乎所有对话流都可以用以上三个...
LightGBM
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。计算逻辑原理 LightGBM 通过叶分裂(Leaf-wise)策略来生长树。每次从当前...
solr语法转化
q：必选参数，相当于OpenSearch中query查询，具体转化规则如下：q 转化规则‘:‘暂不支持 range索引，用filter的区间段来转化+A=>A-A=>不支持 A AND B=>A AND B A AND-B=>A ANDNOT B A OR B=>A OR B A OR+B=>A RANK B A AND B OR C=>A AND ...
solr语法转化
q：必选参数，相当于OpenSearch中query查询，具体转化规则如下：q 转化规则‘:‘暂不支持 range索引，用filter的区间段来转化+A=>A-A=>不支持 A AND B=>A AND B A AND-B=>A ANDNOT B A OR B=>A OR B A OR+B=>A RANK B A AND B OR C=>A AND ...
人工神经网络
人工神经网络有多层和单层之分，每一层包含若干神经元，各神经元之间用带可变权重的有向弧连接，网络通过对已知信息的反复学习训练，通过逐步调整改变神经元连接权重的方法，达到处理信息、模拟输入输出之间关系的目的。计算逻辑原理 依据...
语雀
Node具有单线程（single-threaded）、非阻塞（non-blocking）、异步（asynchronously programming）等特性，这些特性一方面非常适合于构建可扩展的网络应用，用来实现Web服务这类I/O密集型的应用。但是，Node对CPU密集型的场景不够友好，...
使用须知
覆盖索引需要将查询返回字段加入到索引表中，这样在命中索引时，只需要查询一次索引表即可，非覆盖索引，要想拿到完整结果则需要回查主表。不难理解，覆盖索引查询性能更好，但是会浪费一定存储空间，影响一定写性能。非覆盖索引使用时，...
语雀
Node具有单线程（single-threaded）、非阻塞（non-blocking）、异步（asynchronous programming）等特性，这些特性一方面非常适合于构建可扩展的网络应用，用来实现Web服务这类I/O密集型的应用。但是，Node对CPU密集型的场景不够友好，一旦...
- 产品推荐
- 这些文档可能帮助您