高维向量检索（PASE）
本文介绍 PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle）如何通过PASE插件（基于IVFFlat或HNSW算法）实现高维向量检索。背景信息 近年来，深度学习领域内的表示学习技术，作为人工智能的代表性技术，取得了长足性进展，在工业界中已经被大量应用，...
高效向量检索（PASE）
本文介绍RDS PostgreSQL如何通过PASE插件（基于IVFFlat或HNSW算法）实现高效向量检索。说明 PASE插件已不再维护，建议您使用 高维向量相似度搜索（pgvector）插件。前提条件 实例为RDS PostgreSQL 11或以上版本。背景信息 近年来，深度学习...
com.aliyun.opensearch.cava
类列表：功能类 类名称 类简介 TagMatch 匹配文档和请求中的标签 Util 提供了一系列常用的功能型函数，比如衰减函数，归一化函数等 first_phase_score 获取基础表达式最终计算分值 算法类 类名称 类简介 CategoryScore 获取文档的类目分 ...
FM算法
FM（Factorization Machine）算法兼顾特征之间的相互作用，是一种非线性模型，适用于电商、广告及直播的推荐场景。组件配置 Designer 提供的FM算法模板包括FM训练和FM预测组件，您可以在原PAI-Studio控制台首页的 FM算法实现推荐模型 区域...
com.aliyun.opensearch.cava
类列表：功能类 类名称 类简介 TagMatch 匹配文档和请求中的标签 Util 提供了一系列常用的功能型函数，比如衰减函数，归一化函数等 first_phase_score 获取基础表达式最终计算分值 算法类 类名称 类简介 CategoryScore 获取文档的类目分 ...
支持向量机
是 分类 分类 回归 错误项的惩罚系数 惩罚系数越大，即对分错样本的惩罚程度越大，因此在训练样本中准确率越高，但是泛化能力降低，也就是对测试数据的分类准确率降低。相反，减小惩罚系数的话，容许训练样本中有一些误分类错误样本，泛化...
新建及管理动态脱敏规则
系统内置安全算法需配置参数的算法如下：哈希脱敏 需配置脱敏密钥的算法包括 哈希脱敏-加盐SHA256、哈希脱敏-加盐SHA384、哈希脱敏-加盐MD5、哈希脱敏-加盐SHA512。脱敏密钥：密钥为加盐哈希脱敏算法的必填参数，无严格的格式要求。遮盖...
新建及管理动态脱敏规则
系统内置安全算法需配置参数的算法如下：哈希脱敏 需配置脱敏密钥的算法包括 哈希脱敏-加盐SHA256、哈希脱敏-加盐SHA384、哈希脱敏-加盐MD5、哈希脱敏-加盐SHA512。脱敏密钥：密钥为加盐哈希脱敏算法的必填参数，无严格的格式要求。遮盖...
CREATE MODEL
否 retrieval_num_shards INTEGER 向量索引使用的分片个数，向量数据和结构化数据进行融合检索时，每个索引表分片会先根据向量的相似查询获取topK数据，再基于合并后的topK数据进行结构化数据过滤。默认值为4。否 text_analyzer VARCHAR 此...
模型创建
否 retrieval_num_shards INTEGER 向量索引使用的分片个数，向量数据和结构化数据进行融合检索时，每个索引表分片会先根据向量的相似查询获取topK数据，再基于合并后的topK数据进行结构化数据过滤。默认值为4。否 text_analyzer VARCHAR 此...
GBDT二分类V2
对于数值型特征，算法会对数据进行分箱操作；对于类别型特征，不需要提前进行OneHot预处理，算法会使用 many-vs-many 的分裂策略。该算法要求二分类的类别必须为0和1。当该组件与 GBDT二分类预测V2 组件成对执行完成后，训练得到的模型支持...
使用向量检索插件（aliyun-knn）
算法说明 在算法上，目前向量检索引擎已经支持了hnsw算法以及linear算法，适用于单机数据量小（全内存）的业务场景。两种算法性能对比如下。表 1.hnsw算法和linear算法性能对比 表格中为阿里云Elasticsearch 6.7.0版本环境实测数据，测试...
支持向量回归算法（SVR）
本文介绍了支持向量回归算法（Support Vector Regression，以下简称SVR）的相关内容。简介 SVR是支持向量机（SVM）的重要应用分支。通过SVR算法，可以找到一个回归平面并使得一个集合中的所有数据距离该平面的距离最短。使用场景 SVR是一个...
PS-SMART回归
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，SMART（Scalable Multiple Additive Regression Tree）是GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）基于PS实现的迭代算法。PS-SMART支持百亿样本及几十万特征的训练...
梯度提升回归树
功能说明 梯度提升回归树GBRT（Gradient Boosting Regression Tree）是利用树模型进行回归的算法模型。梯度提升采用连续的方式构造树，每棵树都试图纠正前一棵树的错误。默认情况下，梯度提升回归树中没有随机化，而是用到了强预剪枝。梯度...
Designer使用案例汇总
基于分箱组件实现连续特征离散化 介绍如何使用分箱组件进行连续特征离散化。人口普查统计案例（旧版）以人口普查数据为例，根据人物年龄、工作类型及教育程度等属性，快速构建学历对收入影响的统计模型。预测学生考试成绩 基于中学生的家庭...
预测学生考试成绩
Designer预置了逻辑回归算法模板，便于您基于中学生的家庭背景及在校行为，通过逻辑回归算法快速生成期末成绩预测模型，从而获得影响中学生学业的关键因素。本文为您介绍逻辑回归算法预置模板的具体使用方法。背景信息 通过本工作流获得...
胸部CT平扫筛查
LiverSpleenDifference Float 8.206502275265478 肝脾衰减差。LiverSpleenRatio Float 1.15233917834983 肝脾衰减比。Prediction String Mod 检测结果等级，包括无，轻，中，重。Probability Float 0.9457855224609375 脂肪肝概率。Spacing...
数据库内机器学习
目前Lindorm ML支持的算法如下表所示：任务类型 算法 说明 时序预测 DeepAR DeepAR算法是基于RNN的深度神经网络算法。详细信息，请参见 DeepAR论文。TFT Temporal Fusion Transformer算法是基于Transformer机制的深度神经网络算法，详细...
类目预测功能介绍
则类目预测模型就会给出这样的预测结果：“牛奶”类目与“光明”的相关度要比“大米”类目与“光明”的相关度高，所以在计算每个物品的排序分时，“牛奶”类目物品的得分比“大米”类目物品得分高，因此“牛奶”类目物品会排在更前面，从而...
小程序场景
一、小程序搜索背景 前端：微信官方提供 SearchBar插件，主要功能为搜索框的前端实现后端：实现简单的搜索分 小程序搜索 和 云开发两部分。小程序搜索包含以下三个接口，无商品、文本搜索相关能力：search.imageSearch：提供基于小程序的站...
基本概念
在多方安全模型服务运行过程中，模型的调用数、模型分和入模特征的关键统计值，可在经过聚合或脱敏后在平台页面中进行展示。服务监控支持用户配置需查看的指标和监控频率，并生成可视化监控报表。关联键 在隐私求交中作为 JOIN ON SQL 语句...
概览
Designer 智能风控解决方案 基于外卖评论实现舆情风控 基于图算法实现金融风控 评分卡信用评分 异常指标监控 用户流失预警风控 分类 相似标签自动归类 基于文本分析算法实现新闻分类 通用方案 心脏病预测 基于回归算法实现农业贷款发放预测...
K均值聚类算法（K-Means）
本文介绍了K均值聚类算法（K-Means Clustering Algorithm，以下简称K-Means）相关内容。简介 K-Means算法是一种迭代求解的聚类分析算法。该算法原理为：先将数据分为K组，随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚...
使用ALS算法实现音乐评分预测（旧版）
ALS算法 交替最小二乘ALS（Alternating Least Squares）算法的原理是对稀疏矩阵进行模型分解，评估缺失项的值，从而得到基本的训练模型。在协同过滤分类方面，ALS算法属于User-Item CF（Collaborative Filtering），兼顾 User 和 Item 项，...
单模型部署在线服务
单模型一键部署 支持一键部署的算法 组件名称 产出可部署模型格式 匹配的EAS Processor 备注 逻辑回归二分类 PMML PMML 训练前需要在组件的 字段设置 页签中，选中 是否生成PMML。GBDT二分类 PMML PMML 线性支持向量机 PMML PMML 逻辑回归...
列存索引中TopK算子的实现
动态选择内存磁盘算法 内存算法和磁盘算法不同，如果使用一个固定的阈值来作为选择内存算法或磁盘算法的依据（比如K小于阈值时使用内存算法，否则使用磁盘算法），那么针对不同的可用执行内存就需要设置不同的阈值，带来了人工干预的开销。...
数据转换模块
如果未配置该参数，则当样本值落入无WOE值的分箱时，算法报错。执行调优 核心数 使用的CPU Core数量，默认系统自动分配。每个核内存数 每个CPU Core所使用的内存大小，默认系统自动分配。方式二：PAI命令方式 使用PAI命令方式，配置该组件...
产品简介
该产品支持文本实体抽取、文本分类、关键短语抽取、情感分析、关系抽取、短文本匹配、商品评价解析等 NLP 定制化算法能力，用户无需拥有丰富的算法背景，仅需标注或上传适量文档数据，即可通过平台获得优质的 NLP 算法模型。教学视频 功能...
轨迹抽稀
ST_Resample 函数共支持三种空间抽稀（降采样）算法：Visvalingam-Whyatt算法：指定容差，递归解出轨迹上连续三点组成的三角形的面积最大值，保留所有面积大于容差的点。Douglas-Peucker(DP)算法：指定容差，递归解出两点连线与两点之间的...
机器学习
MADlib机器学习模块主要解决以下问题：分类/回归问题：提供一系列算法如K最近邻、MLP多层感知神经网络、SVM支持向量机、决策树等算法来解决二元分类/回归问题，集成最小二乘法、GLM广义线性回归、逻辑回归、多项式回归等模型来解决回归问题...
机器学习（MADlib）
插件简介 MADlib机器学习模块主要解决以下问题：分类、回归问题：提供一系列算法，如K最近邻、MLP多层感知神经网络、SVM支持向量机、决策树等算法来解决二元分类、回归问题，集成最小二乘法、GLM广义线性回归、逻辑回归、多项式回归等模型...
分段多项式回归
算法参数 参数名 参数描述 是否必填 参数默认值 参数范围 是否自动分段 选择是否由算法自动分段。是 是 是 否 特征指数 配置特征项数。是 1[1,100]是否使用截距 选择模型训练时是否使用截距。是 是 是 否 是否正则化 选择模型训练前是否对...
通过消费组拉取指标数据进行智能巡检
参数 说明 算法选择 异常检测算法。默认为 流式图算法。更多信息，请参见 算法说明。时序分段个数 对时序数值进行划分，用于离散化时间序列，构造时序演化图，降低噪音的影响。默认值为8。建议值范围为[5,20]。分段越少，对噪音越不敏感。...
通过SQL聚合指标数据进行智能巡检
参数 说明 算法选择 异常检测算法。默认为 流式图算法。更多信息，请参见 算法说明。时序分段个数 对时序数值进行划分，用于离散化时间序列，构造时序演化图，降低噪音的影响。默认值为8。建议值范围为[5,20]。分段越少，对噪音越不敏感。...
什么是边缘智能一体机（执行计划版本）
边缘智能一体机（执行计划）基于业内领先的视觉算法及调度策略，面向社区、园区等物业管理场景，通过AIOT数字化和智能化，提升物业管理效率，提升发现风险时效。通过AI本地算法能力提升老旧摄像头升级，为线下社区或园区安防场景、品控场景...
AUTO模式数据库与DRDS模式数据库
如下图所示：分库分表的路由算法是HASH值按物理分表数目取模，如果要变更分区数目（例如分表数目由4个变成5个），所有数据都需要进行rehash，因此，DRDS模式的分库分表无法提供分区级的变更能力；分区表的默认路由算法是基于range的一致性...
基于文本分析算法实现新闻分类
本工作流的新闻分类结果不够理想（两篇体育类、一篇财经类及一篇科技类新闻分到了同一类中），主要原因如下：工作流数据量较小。仅针对业务场景介绍文本分析算法的使用方法，未对数据集进行特征工程处理及细节调优。因为本工作流模板已为 ...
PS-SMART多分类
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，SMART（Scalable Multiple Additive Regression Tree）是GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）基于PS实现的迭代算法。PS-SMART支持百亿样本及几十万特征的训练...
线性支持向量机
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场景。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置线性...
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