函数概览
本文列举的函数与运算符可以被用在 SLS 的 SQL 或 SPL 两种语言中。函数与运算符 说明 您可以根据具体使用的功能、语言，在本文中查看具体的函数、运算符用法。下表中，√表示支持，×表示不支持。SQL 是一种广泛使用的查询、分析语言，...
产品优势
特性 Lindorm文件引擎 开源HDFS 功能定位 分布式文件系统 分布式文件系统 HDFS兼容性 HDFS通信协议 支持 支持 基础读写接口 完整支持 完整支持 高级管理接口 完整支持 完整支持 成本 存储单价（实际费用以购买页面为准）最低0.12元/GB/月 ...
DAS Auto Scaling弹性能力
基于预测和机器学习的时序异常检测算法，目前的时序异常检测算法可提供周期性检测、转折点判定和连续异常区间识别等功能，目前对线上70w+的数据库实例进行1天后数据预测，误差小于5%的实例占比稳定在99%以上，并且预测14天之后的误差小于5%...
新闻行业
1520327038 bhv_value string 建议填写 行为详情，例如点击次数，停留时长，购买件数等。用户自填 1、点击行为填1即可。2、曝光行为视业务需求，也可不填。3、其它行为类型请联系技术开发。500 user_id string 已登录用户必填 用户ID。用户...
MaxCompute安全白皮书
系统安全 MaxCompute支持多租户的使用场景，通过阿里云账号认证体系（认证方式采用AccessKey对称密钥认证技术）对于用户的每一个HTTP请求都会进行签名认证，针对不同的用户操作执行完整的权限检查，用户数据被离散存储在分布式文件系统中，...
PostObject
具体操作，请参见 为RAM用户授权自定义的权限策略。通过 PostObject 上传的Object大小不能超过5 GB。Post请求需要对Bucket拥有写权限。如果Bucket为public-read-write，可以不上传签名信息，否则要求对该操作进行签名验证。...
Hologres管控台的监控指标
说明 管控台的指标是20s汇报一次，因此指标中 正在运行的持续时长 x轴开始时间与Query真正开始的时间有误差，所以该指标仅作为异常情况问题排查的辅助指标，即通过该指标快速定位到实例有运行时长较长的Query，作为自运维的辅助指标，不...
商品评价解析服务-电商领域
服务开通：开通地址 购买资源包：购买地址 服务调用与调试 模型调用文档参考：模型调用 SDK示例文档参考：SDK示例 调试 您可以在OpenAPI开发者门户中直接运行该接口，免去您计算签名的困扰。运行成功后，OpenAPI开发者门户可以自动生成SDK...
聚合函数
在同一条SQL语句中同时使用多个聚合函数时，如果项目资源不足，会出现内存溢出问题，请您根据实际业务情况优化SQL或购买计算资源。聚合函数语法 聚合函数的语法声明如下。([,.])[within group(order by[,…])][filter(where)]([,.])：内建...
RunInstances-创建一台或多台按量付费或者包年包月ECS...
示例 1：创建包年包月实例 实例所在地域为华东 1（杭州），计费方式为包年包月，购买时长一个月，到期自动续费一个月，镜像 ID 为：aliyun_3_x64_20G_alibase_20221102.vhd，实例规格为：ecs.g7.large，40 GiB ESSD 云盘，挂载 100 GiB ...
APPROX_COUNT_DISTINCT
非精确的COUNT DISTINCT计算能提升查询性能，尤其是对于column的离散值比较大的情况，误差率平均可以控制在 0.1%-1%以内。该函数适用于对性能敏感并且可以接受误差的场景。同时，您也可以通过 COUNT DISTINCT(column)的方式进行精确的COUNT...
特征离散化
是 等间隔离散化 等间隔离散化 等距离散化 离散化方法：等间隔离散化 参数名 参数描述 是否必填 参数默认值 参数范围 离散区间间隔 数据分段间隔。例如：离散区间间隔为2时，离散化处理会将属性值处理成固定步长为2的数据。否 1[0,99999999...
特征离散
取值如下：Isometric Discretization（等距离散）Isofrequecy Discretization（等频离散）Gini-gain-based Discretization（基于Gini增益离散）Entropy-gain-based Discretization（基于熵增益离散）离散区间个数 离散区间的个数。...
Label Encoder
一、组件说明 Label Encoder是一种用于将离散分类变量转换为数值变量的编码方法。它将每个离散变量的取值映射到一个整数，从而将离散变量转换为连续变量。例如，一个有三个取值的离散变量“颜色”（红色、绿色、蓝色），使用Label Encoder...
横向LabelEncoder
一、组件说明 Homo Label Encoder是一种用于将离散分类变量转换为数值变量的编码方法，适用于横向联邦场景。它将每个离散变量的取值映射到一个整数，从而将离散变量转换为连续变量。例如，一个有三个取值的离散变量“颜色”（红色、绿色、...
基于分箱组件实现连续特征离散化
特征离散是将连续的数据进行分段，使其变为多个离散化区间。针对该场景，PAI推出了分箱组件和数据转换模块组件。首先使用分箱组件将连续特征离散化，再使用 数据转换模块 将原始数据从连续值转换为离散值。本文为您介绍如何使用Designer...
系统内置基础特征
all_nid_ctr_1 BIGINT item 1天点击率（已进行离散化）system_all_nid_pv_30 BIGINT item 30天曝光量（已进行离散化）system_all_nid_pv_7 BIGINT item 7天曝光量（已进行离散化）system_all_nid_pv_1 BIGINT item 1天曝光量（已进行离散化...
离散值特征分析
本文为您介绍 Designer 提供的离散值特征分析。离散值特征分析统计离散特征的分布情况。包括gini，entropy，gini gain，information gain，information gain ratio等指标。计算每个离散值对应的gini，entropy，计算单列对应的gini gain，...
数据转换模块
通过数据转换模块可以对数据进行归一化、离散化、Index化或WOE转换。配置组件 您可以使用以下任意一种方式，配置数据转换模块组件参数。方式一：可视化方式 在 Designer 工作流页面配置组件参数。页签 参数 描述 字段设置 输入表选择的特征...
分箱
通过分箱组件可以进行特征离散化，即将连续的数据进行分段，使其变为多个离散化区间。分箱组件支持等频分箱、等宽分箱及自动分箱。配置组件 您可以使用以下任意一种方式，配置分箱组件参数。方式一：可视化方式 在 Designer 工作流页面配置...
One-Hot编码
一、组件说明 One-Hot编码是一种将离散特征转换成连续特征的方法。它将一个有m个取值的离散特征转换为m个0/1特征，每个特征表示原离散特征是否等于该取值。例如，假设原始数据集有一个表示“颜色”的特征，包含三个不同的取值：红色、绿色...
决策树
本文为您介绍决策树组件。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。...否 均方误差 均方误差 费尔德曼均方误差 平均绝对误差 其他参数 参数名 参数描述 模型结果 可以查看建模成功后的模型评价结果或发布模型。
横向One-Hot编码
一、组件说明 横向One-Hot编码是一种将离散特征转换成连续特征的方法，用于横向场景。它将一个有m个取值的离散特征转换为m个0/1特征，每个特征表示原离散特征是否等于该取值。例如，假设原始数据集有一个表示“颜色”的特征，包含三个不同...
联邦预处理
离散化 离散化是对特征进行离散化处理，目前仅支持等宽分桶。函数路径 fascia.biz.preprocessing.discretize 函数定义 def discretize(fed_df:HDataFrame,columns:List[str]=None,n_bins=5,strategy='uniform',discretizer:...
查看和修改CPU拓扑结构
目前阿里云部分实例规格族支持 HT连续模式（ContinuousCoreToHTMapping）和 HT离散模式（DiscreteCoreToHTMapping）两种不同的拓扑结构。在创建实例时，您可以通过调用OpenAPI并设置不同的参数来修改CPU拓扑结构。说明 本文以一台8 vCPU的X...
梯度提升回归树
否 弗里德曼均方误差 弗里德曼均方误差 均方误差 平均绝对误差 最小分割样本下限 树生长过程中早停止的阈值。如果当前节点的不纯度高于阈值，节点将分裂。否 2[1,10000]叶节点所含最少样本数 样本数少于该数据不会分支。否 1[1,10000]节点...
监控数据相关问题
您只需关注以下指标项：实例消息生产流量 Topic消息生产流量 Group未消费消息总数 其他指标项（如实例/Topic消息生产条数、实例/Topic消息生产发送次数、实例/Topic消息消费次数等）数据在流量比较小或客户端版本比较低时，会存在误差，在...
基础统计分析
当字段类型为 bigint，int 时，同时作为连续值和离散值统计，体现在会统计取值个数。重要 业务时间，是对落盘到对应日期分区内的数据，而非统计某一天操作写入的数据。周期运行选择 是 时，会对用户偏好统计周期分析数据诊断任务的 周期...
回归模型评估
参数 描述 SST 总平方和 SSE 误差平方和 SSR 回归平方和 R2 判定系数 R 多重相关系数 MSE 均方误差 RMSE 均方根误差 MAE 平均绝对误差 MAD 平均误差 MAPE 平均绝对百分误差 count 行数 yMean 原始因变量的均值 predictionMean 预测结果的...
AICS实现对积分过程的稳定控制
该系数的大小决定了控制器在进行模型校正时，预测误差在绝对误差和速率误差上的分配。该系数为0时，误差校正将更偏向于绝对误差；反之，则更偏向于速率误差。在此案例中，上游水箱的扰动到达下游水箱时，变成了一个有积分性质的噪声，影响...
ST_FrechetDistance
如果设置了densifyFrac参数，该函数在计算离散弗雷歇距离之前执行段致密化。每个段将被分成多个等长的子段，每个子段之于总段的比例接近给定的分数。当前实现仅支持将顶点视为离散位置，并且不限制点的数量。指定的densifyFrac越小，得到的...
ST_FrechetDistance
如果设置了densifyFrac参数，该函数在计算离散弗雷歇距离之前执行段致密化。每个段将被分成多个等长的子段，每个子段之于总段的比例接近给定的分数。当前实现仅支持将顶点视为离散位置，并且不限制点的数量。指定的densifyFrac越小，得到的...
分箱
一、组件说明 分箱（Binning）是一种数据预处理方法，用于将连续数据转化为离散数据。分箱的目的是为了减少异常值的影响和简化模型的复杂度，同时提高模型的稳定性和可解释性。分箱的基本思路是将一段连续的数据划分为几个区间或者桶，然后...
ST_FrechetDistance
如果设置了densifyFrac参数，该函数在计算离散弗雷歇距离之前执行段致密化。每个段将被分成多个等长的子段，每个子段之于总段的比例接近给定的分数。当前实现仅支持将顶点视为离散位置，并且不限制点的数量。指定的densifyFrac越小，得到的...
随机森林
本文为您介绍随机森林组件。功能说明 随机森林组件支持使用随机森林算法对分类或回归问题进行建模。...否 均方误差 均方误差 平均绝对误差 其他参数 参数名 参数描述 模型结果 可以查看建模成功后的模型评价结果或发布模型。
横向分箱
一、组件说明 横向分箱（HomoBinning），是一种横向场景下的数据预处理方法，用于将连续数据转化为离散数据。分箱的目的是为了减少异常值的影响和简化模型的复杂度，同时提高模型的稳定性和可解释性。横向分箱的基本思路是将一段连续的数据...
one-hot编码
当使用模型编码新数据时，如果在模型映射表中无法找到数据中的离散量，则忽略该离散量，即不对该离散量编码。如果需要对其进行编码，请重新训练模型映射表。示例 使用SQL语句，生成训练数据。PAI-project projectxlib4-name one_hot-...
了解相关功能
制作可视化应用时，您可能需要用到以下几种功能：空间插值 等值面组件 时间轴组件 空间插值 空间插值常用于将离散点的测量数据转换为连续的数据曲面，以便与其它空间现象的分布模式进行比较。通过空间差值，您可以根据已知的监测站点监测出...
DT-PID V2.1.0
计算逻辑原理 DT-PID-v2组件采用增量式PID控制，控制量u离散化描述满足如下 其中，u(k-1)是上一时刻系统的控制量，也可以是初始时刻的外部参考值，为当前时刻控制量增量。DT-PID-v2组件中控制增量有如下形式 其中，为积分系数，为微分系数...
有序聚集函数
结果 0.0 与排序表达式相同 percentile_disc(fractions)WITHIN GROUP(ORDER BY sort_expression)多重离散百分率：返回一个匹配fractions参数形状的结果数组，其中每一个非空元素都用对应于那个百分率的输入值替换。double precision[]任何...
- 产品推荐
- 这些文档可能帮助您