MaxCompute PS-SMART二分类最佳实践
本文为您介绍如何通过提交一个使用MaxCompute计算资源的超参数调优实验，来运行PS-SMART二分类、预测和评估组件，以获取PS-SMART组件算法的较优超参数组合。前提条件 首次使用AutoML功能时，需要完成AutoML相关权限授权。具体操作，请参见 ...
专属解决方案
此外，绝大部分的企业业务并不需要那么高的弹性，其业务稳定，业务波峰波谷较平缓而且可预测，这时候企业更重视通过统一采购来拿到更好的商务折扣以及云的经济适用。统一预算 无预算不开支，有预算不超支，非必须不列支。没有预算，云的...
对话知识抽取
msgs.add(new MsgDO("客服","地址，待会会短信发给您，您看有空的时候随时来拿可以吗。msgs.add(new MsgDO("客户","嗯。msgs.add(new MsgDO("客户","驿站在哪里呀。msgs.add(new MsgDO("客服","这样，您可以看一下短信中的地址...
Insight 更新日志
优化「跨项目度量」、「敏捷项目度量」，根据专家实践经验，提取项目跟进过程需要观测的核心数据，形成拿来即用的报表模板，让你更好地跟进项目交付过程，保障项目交付质量和效率；专家解读：跨项目场景，我们度量什么？敏捷研发，我们如何...
特征管理
客户流失预测：使用客户历史交易数据、活跃度、购买频率等特征来预测客户是否会流失。回归问题：房价预测：使用房屋的位置、面积、房龄、周边设施等特征来预测房价。股票价格预测：使用历史价格、交易量、经济指标等特征来预测未来股价。聚...
应用场景
动力学模拟：使用E-HPC进行大规模的分子动力模拟，来预测分析生物蛋白质分子、脂质分子间的相互作用和变化。新药研发：E-HPC帮助研发人员实现大量小分子库的快速并发处理。科研教育 E-HPC可以给政府、高校和超算中心提供超算服务，用于研究...
用户自定义模型使用案例
假设需要做一个预测任务，根据检测的数据来预测患者是否生病。训练的数据是由一个正则化后的30维度的向量组成，该数据从 Wisconsin Breast Cancer Dataset 获取，并已提前将数据导入至数据库中，如下图所示：其中，通过训练数据中的 ...
区间检测
告警数预测原理 ARMS会根据指标历史24h数据，计算指标会超出每个阈值的次数来预测在该设定下告警的数量。并且，ARMS提供了指标详细信息，您可以看到指标实际值超出阈值的具体时间。您可以根据这些信息调整阈值，以适配实际业务需求。相关...
支持向量回归算法（SVR）
例如，可以使用SVR回归模型来预测某个城市的温度。输入特征有很多，例如这个城市某个时期的平均温度、绿化程度、湖泊数量以及日期等。训练数据可以是一段时间内的城市温度。参数说明 下表中的参数为创建模型 CREATE MODEL 语法中 model_...
区间检测
告警数预测原理 ARMS会根据指标历史24h数据，计算指标会超出每个阈值的次数来预测在该设定下告警的数量。并且，ARMS提供了指标详细信息，您可以看到指标实际值超出阈值的具体时间。您可以根据这些信息调整阈值，以适配实际业务需求。相关...
梯度提升决策树算法（GBDT）
可解释性强，预测速度快。同时，GBDT算法相比于其它算法需要更少的特征工程，可以不用做特征标准化，也不必关心特征之间是否相互依赖，能很好的处理字段缺失的数据，健壮性好。使用场景 GBDT通常被应用在二分类、多分类以及排序等场景。...
区间检测
告警数预测原理 ARMS会根据指标历史24h数据，计算指标会超出每个阈值的次数来预测在该设定下告警的数量。并且，ARMS提供了指标详细信息，您可以看到指标实际值超出阈值的具体时间。您可以根据这些信息调整阈值，以适配实际业务需求。相关...
阈值检测
告警数预测原理 ARMS会根据指标历史24h数据，计算指标会超出每个阈值的次数来预测在该设定下告警的数量。并且，ARMS提供了指标详细信息，您可以看到指标实际值超出阈值的具体时间。您可以根据这些信息调整阈值，以适配实际业务需求。相关...
阈值检测
告警数预测原理 ARMS会根据指标历史24h数据，计算指标会超出每个阈值的次数来预测在该设定下告警的数量。并且，ARMS提供了指标详细信息，您可以看到指标实际值超出阈值的具体时间。您可以根据这些信息调整阈值，以适配实际业务需求。相关...
阈值检测
告警数预测原理 ARMS会根据指标历史24h数据，计算指标会超出每个阈值的次数来预测在该设定下告警的数量。并且，ARMS提供了指标详细信息，您可以看到指标实际值超出阈值的具体时间。您可以根据这些信息调整阈值，以适配实际业务需求。相关...
DeepFM算法
本文介绍了DeepFM算法相关内容。...模型预测/*polar4ai*/SELECT Airline FROM PREDICT(MODEL airline_deepfm,SELECT*FROM db4ai.airlines limit 20)WITH(x_cols='Airline,Flight,AirportFrom,AirportTo,DayOfWeek,Time,Length');
云行情美股商品介绍
高级版PLUS 基础介绍：提供全美NYSE，AMEX和在NASDAQ所有上市公司股票在纳斯达克的所有实时逐笔委托的信息，且可以在每天开市前和收市前通过集合竞价的方式来预测每天的开盘和收盘价格以及和纳斯达克的指数产品（纳斯达克综合指数、纳斯达...
决策树
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。计算逻辑原理 决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个...
商品推荐任务
列表上方提示已用预测任务数/购买的预测任务数，为组织下所有空间的总和。新建任务将消耗可用预测任务数，执行失败的不计数。操作步骤：选择工作空间>用户洞察>货品推荐>商品推荐>我的任务。单击右上角 新建任务，配置页面如下图所示。输入...
LightGBM算法
本文介绍了LightGBM算法相关内容。...模型预测/*polar4ai*/SELECT Airline FROM PREDICT(MODEL airline_gbm,SELECT*FROM db4ai.airlines limit 20)WITH(x_cols='Airline,Flight,AirportFrom,AirportTo,DayOfWeek,Time,Length');
LIMIT和OFFSET
因此，使用不同的 LIMIT/OFFSET 值选择查询结果的不同子集将生成不一致的结果，除非你用 ORDER BY 强制一个可预测的顺序。这并非 bug，这是一个很自然的结果，因为 SQL 没有许诺把查询的结果按照任何特定的顺序发出，除非用了 ORDER BY 来...
智能文创解决方案
阿里云PAI提供智能文创解决方案，帮助您快速搭建囊括模型离线训练、离线预测和在线部署的端到端全链路构建流程。旨在从冗长、重复的文本序列中抽取、精炼或总结出要点信息，实现各类文本生成任务，包括文本摘要生成、新闻标题生成、文案...
命令行工具详情
dashscope files.upload-f fine_tune_train_example.jsonl-p fine_tune-d 'training dataset' 文件上传成功会输出文件id，您需要拿文件id来定制模型。Upload success,file id:fb3e5112-12af-43bd-bf61-79c7620df314 数据列表 通过命令 ...
畅捷通
畅捷通针对小微企业财务及管理转型问题，通过技术赋能，助力企业业务在线，改变传统的经营业态，实现利润持续增长。畅捷通充分利用SaaS业务与客户的高频互动的优势深挖客户的价值，从而多方面满足小微企业对云产品的需求。畅捷通未来业务将...
AIOps 解决方案专家服务内容说明
服务说明 随着云计算的不断发展、普及，越来越多的企业不断加深了对云的了解，并积极的落地云化改造，趋势已经从上云逐渐转变为用好云。面对云上甚至多云的复杂业务系统，运维人员经常会遇到技术栈繁杂、配置告警耗时长、设置指标告警遗漏...
缺失值填充
一、组件说明 在联邦学习任务...举例：在训练过程中，希望用训练数据的中位数来填充至预测数据中，此时可以将训练时使用的配置文件，通过【读配置文件】接入到【缺失值填充】的输入桩中，以此来保证训练数据和预测数据的一致性，如下图所示：
Label Encoder
希望用训练数据的缩放比例来填充至预测数据中，此时可以将训练时使用的配置文件，通过【读配置文件】接入到【Label Encoder】的输入桩中，以此来保证训练数据和预测数据的一致性，映射关系依然为红色、绿色、蓝色）->（0、1、2）。...
Z-Score归一化
一、组件说明 在联邦学习任务中，Z-score归一...希望用训练数据的缩放比例来填充至预测数据中，此时可以将训练时使用的配置文件，通过【读配置文件】接入到【Z-Score归一化】的输入桩中，以此来保证训练数据和预测数据的一致性，如下图所示：
Min-Max归一化
一、组件说明 在联邦学习任务中，Min-Max归一...希望用训练数据的缩放比例来填充至预测数据中，此时可以将训练时使用的配置文件，通过【读配置文件】接入到【Min-Max归一化】的输入桩中，以此来保证训练数据和预测数据的一致性，如下图所示：
横向LabelEncoder
希望用训练数据的缩放比例来填充至预测数据中，此时可以将训练时使用的配置文件，通过【读配置文件】接入到【Homo Label Encoder】的输入桩中，以此来保证训练数据和预测数据的一致性，映射关系依然为红色、绿色、蓝色）->（0、1、2）。...
One-Hot编码
希望用训练数据的缩放比例来填充至预测数据中，此时可以将训练时使用的配置文件，通过【读配置文件】接入到【One-Hot】的输入桩中，以此来保证训练数据和预测数据的一致性，映射关系依然保持不变，为“红色”->[0,0,1]，“蓝色”->[0,1,0]...
分箱
一、组件说明 分箱（Binning）是一种数据预处理方法，...希望用训练数据的缩放比例来填充至预测数据中，此时可以将训练时使用的配置文件，通过【读配置文件】接入到【分箱】的输入桩中，以此来保证训练数据和预测数据的一致性，如下图所示：
横向分箱
一、组件说明 横向分箱（HomoBinning），是一种横向...希望用训练数据的缩放比例来填充至预测数据中，此时可以将训练时使用的配置文件，通过【读配置文件】接入到【横向分箱】的输入桩中，以此来保证训练数据和预测数据的一致性，如下图所示：
横向One-Hot编码
希望用训练数据的缩放比例来填充至预测数据中，此时可以将训练时使用的配置文件，通过【读配置文件】接入到【横向One-Hot】的输入桩中，以此来保证训练数据和预测数据的一致性，映射关系依然保持不变，为“红色”->[0,0,1]，“蓝色”->[0,1...
规则vs触发器
许多触发器可以干的事情同样也可以用PostgreSQL规则系统来实现。目前不能用规则来实现的东西之一是某些约束，特别是外键。可以放置一个合格的规则在一列上，这个规则在列的值没有出现在另一个表中时把命令重写成 NOTHING。但是这样做数据就...
管理模型任务
在该页面，您可以查看服务的 基本信息，使用的 资源信息，您也可以对运行中的模型服务进行在线预测，来验证模型服务是否符合您的业务需求。您也可以切换 服务日志、服务监控 页签，查看服务的日志、监控服务的相关指标，来了解服务的调用及...
AWS只读权限脱敏
背景 当前AWS提供的只读权限策略可以访问 S3 等存储产品的业务数据，用户为了避免业务数据的泄露，需要一个更小权限的策略来实现业务数据的隔离。方案 基于原有AWS 管理的只读权限策略（ReadOnlyAccess），通过自定义策略拒绝数据库/存储等...
LOD函数
再用SUM([profit_amt])来除以之前的LOD函数，如表达式所示：SUM([profit_amt])/SUM(lod_fixed{:SUM([profit_amt])})，得到的就是各个区域的利润占比。创建图表。本例中，我们创建一个排行榜。将上一步创建的 利润总额百分比 字段拖入指标/...
Rowkey设计
考虑和上述salting一样的情景，现在可以用单向hash来得到行键foo0003，并可预测得‘a’这个前缀。然后为了重新获得这一行，需要先知道它的键。可以进一步优化这一方法，如使得将特定的键对总是在相同的地域。Reversing the Key（反转键）第...
Forall and Bulk Collect
比如用户提交一个数组，要求PL/SQL将这个数组的元素一条条插入到表里面，或者拿来更新表里面的值，又或是删除表里的值。解决方案 类似Oracle FORALL的批量插入用法，用一个数组表示条件，另一个数组表示VALUE如果有多个条件或者value时，...
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