分段多项式回归
本文为您介绍分段多项式回归组件。功能说明 分段多项式回归是分段进行分析因变量和多个自变量之间的线性关系模型。计算逻辑原理 分段多项式：通过把输入变量的取值空间分割成连续的区间，然后在每个区间中进行多项式拟合得到的。分段多项式...
分段多项式预测
功能说明 分段多项式预测组件：用于对分段多项式回归组件训练出来的模型进行预测。仅支持分段多项式回归模型。计算逻辑原理 分段多项式：通过把输入变量的取值空间分割成连续的区间，然后在每个区间中进行多项式拟合得到的。分段多项式具有...
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...
滤波
否 线性 指数 线性 对数 多项式 乘幂 趋势线拟合滤波-多项式曲线 参数名 参数描述 是否必填 参数默认值 参数范围 阶数 多项式的项数（阶数）。否 2[2,6]输出质量码说明 输出质量码处理方式如下：对于中值、滑动平均、FIR、最大值、最小值和...
条形图
趋势线分为智能推荐、线性、对数、指数、多项式和幂函数六种。具体设置请参见 趋势线。标注-当图表中的数据存在异常或需要重点关注时，支持使用颜色高亮、图标、注释或数据点的方式行标注，帮助您识别异常并采取相应的行动。具体设置方法请...
柱图
趋势线分为智能推荐、线性、对数、指数、多项式和幂函数六种。具体设置请参见 趋势线。智能洞察 开启自动见解 开启后可以智能解读图表信息。预测 通过预测可以查看当前数据的发展趋势，对数据进行分析预测。具体设置请参见 预测。异常检测 ...
面积图
趋势线分为智能推荐、线性、对数、指数、多项式、幂函数六种。具体设置请参见 趋势线。智能洞察 开启自动见解 开启后可以智能解读图表信息。预测 通过预测可以查看当前数据的发展趋势，对数据进行分析预测。具体设置请参见 预测。异常检测 ...
线图
趋势线分为智能推荐、线性、对数、指数、多项式、幂函数六种。具体设置请参见 趋势线。智能洞察 开启自动见解 开启后可以智能解读图表信息。预测 通过预测可以查看当前数据的发展趋势，对数据进行分析预测。具体设置请参见 预测。异常检测 ...
组合图
趋势线分为智能推荐、线性、对数、指数、多项式和幂函数六种。具体设置请参见 趋势线。智能洞察 预测 通过预测可以查看当前数据的发展趋势，对数据进行分析预测。具体设置请参见 预测。异常检测 通过异常检测可以查看当前数据的异常数据点...
内存快照
JVM监控可以直观展示指定时间段内的多项内存指标，虽然图表能体现出内存使用量过大的情况，但无法显示具体信息，因此不能帮助您排查问题的原因。此时您可以创建内存快照，通过详细的日志查看内存占用的详细信息。功能入口 登录 EDAS控制台...
穿梭框
该组件使用直观方式在左右列表框移动数据，实现数据的多项选择。本文介绍组件的详细配置方法。应用示例 可在穿梭框左列表框以树状或单列的列表形式展示数据源后，移动或搜索数据项。树状列表 单列列表 步骤一：添加组件 创建Web应用。具体...
概述
用于预测的参数，参数和 人工智能平台 PAI 平台的参数一致，请参见 线性支持向量机、PS-SMART多分类 或 GBDT回归。支持的评估模型函数 MaxCompute SQLML当前支持如下评估模型函数，用于评估预测结果的准确性：二分类评估：通过内建函数 ml_...
配置化规约扫描
检查约束不支持多条，但单条上面每个配置可以支持按需配置 constraint:package:"com.alibaba.bizworks.client.dto" # 约束下复数形式同样支持配置多项，规则仍是任意一个匹配 suffixes:"DTO"-"Repository"-"Enum"annotations:qualifiedName...
通用模型导出
支持接入的上游组件 常规机器学习组件 GBDT二分类 线性支持向量机 逻辑回归二分类 GBDT回归 线性回归 K均值聚类 逻辑回归多分类 朴素贝叶斯 PS系列组件 PS-SMART二分类 PS-SMART多分类 PS-SMART回归 PS线性回归 可视化配置组件 您可以在 ...
组件中心
您可以从控制台的左侧导航栏进入 组件中心 查看 SOFAStack 提供的所有研发运维类的功能组件，了解各组件的核心能力、核心优势、使用流程，以及依赖关系和支持的技术栈，根据业务需要选择开通合适的组件。中间件 分布式链路跟踪 一款实时...
单模型部署在线服务
GBDT二分类 PMML PMML 线性支持向量机 PMML PMML 逻辑回归多分类 PMML PMML 随机森林 PMML PMML 朴素贝叶斯 PMML PMML K均值聚类 PMML PMML GBDT回归 PMML PMML 线性回归 PMML PMML 评分卡训练 PMML PMML 文本摘要训练 tgz包 EasyNLP 会...
四川农信
完成云平台 PaaS 层建设，构建分布式系统上下游生态，实现分布式云原生架构体系 实现分布式云原生架构体系，需要从技术规范、基础设施、生产力工具、组织流程等各个方面进行持续革新：建立一个面向分布式架构的开发平台和运行平台，结合...
ValidateHcWarnings-批量验证基线检查风险项
多个检查项 ID 使用半角逗号（,）分隔。说明 您可调用 DescribeCheckWarningSummary 接口获取检查项 ID。695,234 返回参数 名称 类型 描述 示例值 object 请求返回参数。RequestId string 本次调用请求的 ID，是由阿里云为该请求生成的唯一...
什么是云平台配置检查
云平台配置检查项会持续更新，如果您希望使用更多的检查项，您可以选择 按量计费 或 包年包月 方式，开通云平台配置检查功能的全部检查项。具体操作，请参见 授权并开通服务。开通全部检查项后，历史扫描数据仍会保留，并且您可以查看全部...
概述
SOFAStack 提供了一套用于快速构建金融级分布式架构的中间件，是在严苛的金融场景里锤炼出来的最佳实践。要使用 SOFA 中间件，例如微服务或消息队列，推荐使用 SOFABoot 框架进行开发。SOFABoot SOFABoot 是蚂蚁科技基于 Spring Boot 自研...
梯度提升回归树算法（GBRT）
简介 GBRT算法是集成学习Boosting家族的成员，使用了前向分布算法，但是弱学习器限定了只能使用CART回归树模型。前向分布算法的思想是基于当前模型和拟合函数来选择合适的决策树函数，从而最小化损失函数。GBRT主要有以下两部分组成：回归...
梯度提升回归树
计算逻辑原理 GBRT是一种迭代的回归树算法，由多棵回归树组成，合并许多弱学习器，每棵树只能对部分数据做出好的预测，所有树的结论累加起来得到最终结果。因为添加的树越来越多，可以不断迭代提高性能，所以GBRT是一种泛化能力较强的算法...
配置集群巡检
选中一项或多项巡检配置。配置类别 配置名称（巡检项）说明 FilePermission EHPC_CheckHomeAndUserPermission 检查home目录和用户权限是否正常。FileExist EHPC_CommonFileExist 检查是否存在以下EHPC集群所需的目录：/usr/local/ehpc/root...
流程管控
启用内置检查项：数据治理中心 自定义校验逻辑：开放平台 启用内置检查项：数据治理中心 DataWorks的数据治理中心为您内置了多个检查项，您可以根据业务需要选择开启对应的检查项，开启后，后续在涉及到对应操作时即会触发DataWorks的内置...
Jira 导入数据说明
工时（Estimated、Logged）暂不支持 自定义字段 标签 多选列表 单选按钮 单选列表 短文本 单行文本 段落 多行文本 复选框 多选列表 日期时间选择器 日期时间 日期选择器 日期 数值字段 浮点数 选择列表（单选）单选列表 选择列表（多项选择...
折线类常见问题
可使用数据系列配置项设置多个系列的不同样式属性。当数据系列数量多于配置项中的系列数量时，则将配置项中的系列循环渲染数据。下图中系列3使用了系列1的配置样式。下图中系列2为第一个数据，所以按配置项中第一个系列的样式渲染。当数据...
产品功能
只要实现一个Map方法，简单几行代码就可以将海量数据分布式到多台机器上执行。更多信息，请参见 Map模型。MapReduce模型 MapReduce模型是Map模型的扩展，废弃了postProcess方法，新增了Reduce接口。所有子任务完成后会执行Reduce方法，可以...
管理和使用配置项（K8s ConfigMap）
一个配置项最多可以填写20个键值对。文件录入：单击 文件录入 页签，输入相关信息。配置项 说明 配置项名称 自定义。配置格式 选择 JSON 或 YAML。配置内容 JSON文件格式示例：{"env.shell":"/bin/sh","nginx.conf":"daemon off;worker_...
产品功能
只要实现一个Map方法，简单几行代码就可以将海量数据分布式到多台机器上执行。详情请参见 Map模型。MapReduce模型：MapReduce模型是Map模型的扩展，废弃了postProcess方法，新增Reduce接口。所有子任务完成后会执行Reduce方法，可以在...
安全基线检查
数据安全中心通过动态检测数据资产配置的方式，以数据为落脚点检测阿里云上数据库资产是否存在配置风险，例如身份验证、访问控制、加密、备份和恢复等方面的配置是否安全，这些检查策略和检查项统称为安全基线检查。安全基线检查功能可以帮...
专业版公测（2022年01月26日）
阿里巴巴分布式任务调度平台SchedulerX 2.0的专业版于2022年01月26正式公测，本次公测带来了全新的可视化功能，兼容开源XXL-JOB任务，支持一次性任务，融合大数据DataWorks任务。可视化 日志服务 在当前微服务和容器化越来越流行的情况下，...
线性回归
线性回归模型具有简单、易于理解和解释的特点，同时可以通过多项式扩展等方法处理非线性数据，具有较高的泛化能力和预测准确率。但是，线性回归模型对于离群点、噪声数据和非线性关系的数据比较敏感，需要进行特征标准化和正则化处理。组件...
私密配置项
您可以在具体应用的 私密配置项 页面（从具体应用的顶部菜单栏中“私密配置项”菜单项进入）添加和配置应用级别的私密配置项，比如：如果您需要在多个环境都使用私密配置项，则可以考虑把 PACKAGE_LABEL 的环境变量的值作为配置项的一部分...
逻辑回归
计算逻辑原理 逻辑回归的思路是，先拟合决策边界（不局限于线性，还可以是多项式），再建立这个边界与分类的概率联系，从而得到了二分类情况下的概率。本质是假设数据服从这个分布，然后使用极大似然估计做参数的估计。参数说明 IN端口 ...
私密配置项
比如：如果您需要在多个环境都使用私密配置项，则可以使用如下的方式：配置好这些私密配置项之后，在进行构建时，云效会把这些配置项转换成为一个明文的文件，并将其放置在根目录下的 rdc_security_config.properties 中，比如：rdc_...
创建安全联邦学习任务（任务模式）
FL深度学习支持的算法为 Mlp：多层感知机、WideDeep:Wide&Deep、DeepFM:DeepFM，用于二分类、多分类、回归。默认参数 根据所选的算法分类及算法为您展示模型参数。高级参数 您可点击 配置参数，添加高级参数。单击 下一步，配置特征分析。...
购买CDN/DCDN资源包后仍然存在其他扣费项
您使用CDN时产生了多个计费项，已购买的资源包没有覆盖CDN所有计费项。CDN在使用过程中可能产生流量费用、请求费用等多个计费项。不同资源包抵扣的费用不同，一种类型的资源包只能抵扣使用CDN过程中产生的对应费用，不能抵扣所有费用。比如...
什么是抢占式实例
使用指导 创建抢占式实例 查询抢占式实例中断事件 停止抢占式实例 查看抢占式实例账单 抢占式实例被回收时数据恢复最佳实践 常见问题 抢占式实例的价格折扣包括了哪些资源？仅实例规格的价格有折扣。云盘、网络带宽等其他资源的价格没有...
计费概述
本文介绍日志服务的付费方式、计费组成、计费周期等主要计费...相关文档 资源包 资源包介绍 资源包购买指南 资源包续费指南 资源包抵扣明细 资源包使用明细 资源包预警设置 更多参考 计费项 账单查询 用量查询 退款说明 欠费说明 计费常见问题
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