线性规划-专题多篇
线性回归通常可以用线性函数 y=,x>+b 来描述，我们可以估计出 a 和 b 的值。本地版Python代码>|C/S版C++代码>6.机器学习：带有L1正则项的SVM多分类问题 分类是机器学习领域中最基本的任务之一。其目的是建立输入向量x与分类变量y之间的映射...
机器学习开发示例
在机器学习中我们用计算测试值和预测值之间出现的误差的均方根的平均值来查看模型的准确性。pyspark from pyspark.ml.evaluation import RegressionEvaluator#使RegressionEvaluator用来计算均方根误差。evaluator=RegressionEvaluator...
偏最小二乘回归
功能说明 偏最小二乘回归是通过投影分别将预测变量和观测变量投影到一个新空间，来寻找一个线性回归模型。偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法，特别当两组变量的个数很多，且都存在多重相关性，而观测数据的数量（样本量）又...
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...
组件参考：所有组件汇总
DBSCAN预测 您可以使用DBSCAN预测组件基于DBSCAN训练模型来预测新的点数据所属的簇。高斯混合模型预测 您可以使用高斯混合模型预测组件基于训练好的高斯混合模型进行聚类预测。GBDT回归 该组件是一种迭代决策树算法，适用于线性及非线性...
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...
单值查询数据
Fill Policy 填充值 none 默认行为，不填值 nan NaN null null zero 0 linear 线性填充值 previous 之前的一个值 near 邻近的一个值 after 之后的一个值 fixed 用指定的一个固定填充值（请参照下面示例）Fixed Fill Policy 使用方法：将...
向量索引通用配置
向量分隔符 可自定义 向量检索时各维度使用的分隔符（如vector:'1.05066,0.15610,0.156145.' 其中分隔符为逗号）线性构建的阈值 默认为5000 表示数据量在5000以内用线性 忽略有问题的向量数据 true false 当向量维度不正常，向量数据为空时...
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 ...
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...
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...
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...
向量索引的高级配置介绍
默认是10000，用线性构建的好处是可以节省内存,召回结果无损,但是若数据规模较大时，性能极差。min_scan_doc_cnt 默认值为20000 召回候选集的个数最小值，默认10000，和proxima.qc.searcher.scan_ratio的概念类似。两者都配置的情况下，取...
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...
MongoDB实例IOPS使用率高问题
如果I/O瓶颈是由于业务写⼊量导致，建议您将MongoDB实例升级至MongoDB分⽚集群模式，通过数据的⽔平拆分来线性扩容MongoDB的写⼊性能。尽可能避免峰值写⼊ 部分业务由于定期写入或数据批量持久化，容易造成IOPS峰值。针对这种情况，在当前...
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...
拒绝推断
还需要一个前置模型预测样本被接受或拒绝的概率（GoodBadScore），两阶段法通过拟合AcceptRejectScore和GoodBadScore的线性关系，修正前置评分卡模型对无标签样本的预测结果，然后按照分配法的步骤为样本添加标签。算法使用 该算法要求真实...
Lasso回归训练
输出桩 输出桩（从左到右）数据类型 下游组件 模型 回归模型 Lasso回归预测 模型信息 无 无 特征重要性 无 无 线性模型权重系数 无 无 通过代码方式配置组件 您可以将以下代码复制到 PyAlink脚本 组件中，使PyAlink脚本组件实现与该组件...
用云成本需求分析
实施用云成本规划首先要全面获取用云成本需求。在计划阶段，通过对用云成本进行需求分析，确保相关人员的业务需求都被识别和跟踪，并在规划和实施阶段有针对性的采取措施，使资源利用率达到最优，进而使用云成本在组织内部做到可管可控、可...
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 ...
使用须知
Phoenix不支持复杂分析 Phoenix定位为操作型分析（operational analytics），对于复杂分析，比如前面提到的复杂join则不适合，这种建议用Spark这种专门的大数据计算引擎来实现，请参见 X-Pack Spark分析服务 和 HBase SQL（Phoenix）与...
费用与成本相关术语
A-E 术语 释义 包月周期-动态月周期 在每个周期内按实际消费线性抵扣，直到剩余量为0或者周期结束，在新周期开始时恢复购买的周期容量。动态月周期是指在订购生效次日0点往后30天作为重置周期。包月周期-自然月周期 在每个周期内按实际消费...
PolarDB处理TPC-H查询的挑战和机遇
Small Group-By Keys 在做hash aggregation时，如果group by key的NDV（唯一值个数）很小，可以用一个较小范围的整数值来覆盖，这样可以使用一个连续数组来计算aggregation而不是hash table。连续数组cache locality要好很多，可以大幅提升...
光照信息屏
上手把玩 实验运行结果如下：室内自然灯光下：用手机闪光灯照射屏幕上方的透明孔位 屏幕前没有遮挡情况下 拿物体靠近屏幕上方的透明孔位 实际应用场景（产品）介绍 目前光强度传感器及接近传感器在以下日常生活、工业生产等环境中都有非常...
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：
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