线性模型特征重要性
线性模型特征重要性组件用于计算线性模型的特征重要性，包括线性回归和二分类逻辑回归，支持稀疏和稠密数据格式。本文为您介绍该组件的配置方法。使用限制 支持的计算引擎为MaxCompute。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置线性模型...
删除模型
背景信息 存在调度任务、微应用 的模型无法进行回收，需要解除后再进行回收。操作步骤 登录 数据资源平台控制台。在页面左上角单击 图标，选择 探索。在顶部菜单栏，单击 图标，选择目标工作组，单击 模型中心。在模型列表的 操作 列，选择...
什么是图数据库自动机器学习？
功能概述 GDB Automl支持被广泛使用的经典统计和机器学习算法，包括梯度提升模型，广义线性模型、深度学习模型等，为使用者提供了从数据处理，模型训练，模型管理到预测推理的全生命周期管理服务，可以自动运行集成算法并调整其超参数，以...
自定义检测模型
创建自定义检测模型 如果内置检测模型无法满足您的业务或安全策略需求，您可以自定义检测模型。登录 数据安全中心控制台。在左侧导航栏，选择 安全态势>策略管理。在 策略管理 页面 异常检测模型 页签下，单击 自定义检测模型。单击 添加...
配置告警规则
自定义检测模型 如果内置检测模型无法满足异常事件检测需求，您可以自定义检测模型。登录 DAS控制台。在左侧导航栏，单击 安全审计。在 安全审计 页面，单击 告警规则>自定义模型。根据实际情况关闭不需要的模型。单击 添加规则。在 新增...
逻辑回归
尽管名字是逻辑回归，但它是一种用于分类而不是回归的线性模型。Logistic 回归在文献中也称为 logit 回归、最大熵分类(MaxEnt)或对数线性分类器。在该模型中，描述单个试验可能结果的概率使用逻辑函数建模。计算逻辑原理 逻辑回归的思路是...
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...
岭回归训练
输出桩 输出桩（从左到右）数据类型 下游组件 模型 回归模型 岭回归预测 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相同的...
产品功能
当前版本支持的机器学习模型包括：聚合器（Aggregator）、Cox风险比例回归模型（CoxPH）、深度学习（DeepLearning）、分布式随机森林（DRF）、梯度提升模型（GBM）、广义线性模型（GLM）、广义低阶模型（GLRM）、孤立森林（IF）、K均值聚类...
平台融合升级公告
说明 由于物模型变更，新老版本物模型无法互相导入导出，您可以使用产品复制功能来代替。详细操作请参见 复制产品。天猫精灵语音开通功能影响 由于平台融合，产品 人机交互 页面的天猫精灵的语音开通功能将暂时关闭，并计划7月底完成功能...
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...
XGBOOST回归
使用时，数据格式如下，其中key的下标应从1开始，value应均为数值：参数设置 参数名称 参数英文名称 参数说明 树的棵树 tree_num 迭代次数，即决策树或线性模型的数量。树的最大深度 max_depth 决策树的最大深度。学习率 learning_rate ...
XGBOOST多分类
使用时，数据格式如下，其中key的下标应从1开始，value应均为数值：参数设置 参数名称 参数英文名称 参数说明 树的棵树 tree_num 迭代次数，即决策树或线性模型的数量。树的最大深度 max_depth 决策树的最大深度。学习率 learning_rate ...
通过Eland上传第三方NLP模型
说明 模型无法启动可能是集群内存不足，升配集群后再试。无法启动的具体原因，请在提示对话框中单击 请参阅完整的错误信息 查看。步骤三：测试模型 在 已训练模型 页面，在已部署模型的 操作 列，选择>测试模型（Test model）。在弹出的...
用显式JOIN子句控制规划器
通常，你要么把 join_collapse_limit 设置成和 from_collapse_limit 一样（这样显式连接和子查询的行为类似），要么把 join_collapse_limit 设置为 1（如果你想用显式连接控制连接顺序）。但是你可以把它们设置成不同的值，这样你就可以细...
LightGBM算法
gblinear：使用线性模型进行计算。rf：使用随机森林模型进行计算。dart：使用dropout技术删除部分树，防止过拟合。goss：使用单边梯度抽象算法进行计算。速度快，但是可能欠拟合。说明 设置该参数值时，需要使用单引号将参数值包裹起来。...
配置识别模板
如果内置识别模型无法满足需求，您可以自定义识别模型。单击 添加模型。在 添加模型 面板，配置模型参数，并单击 确定。配置项类型 配置项 描述 基本信息 模型名称 输入模型的名称。模型描述 输入模型的描述信息。数据分类 在下拉列表中...
内置平台模型使用说明
步骤2：部署内置平台模型 连接数据库，并使用以下SQL语句来部署内置平台模型。polar4ai*/DEPLOY MODEL builtin_model_name WITH(mode='in_db');部署完成后，您可以使用 SHOW MODEL 脚本来查看模型状态。部署成功后的状态为 serving，表示...
导入模型使用说明
步骤2：上传模型 连接数据库，并使用以下SQL语句将训练好的模型上传至AI节点。polar4ai*/UPLOAD MODEL model_name WITH(model_location='https://mybucket.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/logisitic_regression.tgz');模型上传完成后，您...
STRAIGHT_JOIN
a STRAIGHT_JOIN b 语法执行时a表会做连接的左表，b表会做连接的右表，且a和b直接连接，优化器不会再做表连接顺序的优化。使用场景 适用于指定INNER JOIN执行时的左右表，且表大小明确，或 AnalyticDB MySQL 执行计划选择的INNER JOIN左右...
快速开始
插件 通义千问插件可以让通义千问大模型连接到第三方应用，让通义千问获取到更多信息，执行多种多样的操作。插件可以让通义千问拥有以下能力：获取实时信息：获取新闻、天气、股价等信息，查询机票、酒店、餐厅等价格。知识库搜索：进行...
评分卡训练
评分卡是信用风险评估领域常用的建模工具，其原理是通过分箱输入将原始变量离散化后再使用线性模型（逻辑回归或线性回归等）进行模型训练，其中包含特征选择及分数转换等功能。同时也支持在训练过程中为变量添加约束条件。说明 如果未指定...
线性回归
一、组件说明 线性回归模型通过找到一条最佳拟合直线（或超平面），将输入特征映射到一个连续数值输出。在模型训练过程中，采用最小二乘法（least squares）估计模型参数，即最小化输出结果与预测值之间的误差平方和。线性回归模型具有简单...
机器学习开发示例
例如下面的代码采用第一个模型（modelA），并根据特征（features）向您显示标签（原始销售价格）和预测（预测销售价格）%pyspark#运行线性回归模型，并展示数据 predictionsA=modelA.transform(ml_data)predictionsA.show(10)数据打印 步骤...
什么是AI分布式训练通信优化库AIACC-ACSpeed
AIACC-ACSpeed优化原理 场景说明 使用单机多卡或多机多卡进行AI分布式训练时，分布式通信的线性度可作为单卡训练扩展到多卡的性能指标，线性度的计算方式如下：单机内部扩展性：线性度=多卡性能/单卡性能/单机卡数 多机之间扩展性：线性度=...
现代IM系统中的消息系统—架构
新消息写入能自动分配递增的顺序ID，保证永远插入队尾：Timeline中是根据同步位点也就是顺序ID来同步消息，所以需要保证新写入的消息数据的顺序ID绝对不能比已同步的消息的顺序ID还小，否则会导致数据漏同步，所以需要支持对新写入的数据...
AICS实现对SISO非积分对象的稳定控制
本文通过一个冷热通向水管的流量和温度对象控制过程，为您介绍单入单出-非积分的仿真案例。背景信息 以下是一个简单的过程：有...因此，在实际应用中，当控制器效果始终无法达到预期时，应该检查MPC的模型是否准确，并考虑重新进行模型辨识。
领域模型概述
点对点模型 点对点模型也叫队列模型，具有如下特点：消费匿名：消息上下游沟通的唯一的身份就是队列，下游消费者从队列获取消息无法声明独立身份。一对一通信：基于消费匿名特点，下游消费者即使有多个，但都没有自己独立的身份，因此共享...
DBLE与PolarDB多主集群（库表）结合使用最佳实践
事务1的第二个连接，等待事务2的第一个连接释放行锁，进而导致事务1无法提交。而事务2的第二个连接，等待事务1的第一个连接释放行锁。由此两个事务形成了死锁。说明 DBLE操作涉及多个表和多个分片的事务，存在 部分提交的风险，请您谨慎...
Android集成
说明 如果您购买的是永久授权License，则必须使用该内置模型的集成方式，因为永久授权License的情况下，SDK是纯离线的模式，刷脸过程与阿里云服务器没有交互，无法动态下载模型。使用动态下载的模式。从服务器上动态下载模型（以减少SDK接...
机器学习（MADlib）
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...
线性回归
功能说明 线性回归（Linear Regression）是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 回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中...
什么是Deepytorch Training（训练加速）
Deepytorch Training是阿里云自研的AI训练加速器，为生成式AI和大模型场景提供训练加速功能。本文主要介绍Deepytorch Training在训练加速上的概念、优势及特性。Deepytorch Training介绍 Deepytorch Training面向生成式AI和大模型场景，...
我是系统集成商
在模板配置中可以拖拽属性来选择属性显示顺序，单击属性后的 删除，可以删除该属性：资产模型定义 资产模型是标准化资产类型格式的声明式结构，每个资产都是从资产模型创建的实例。资产模型在同一类型的多个资产之间强制提供一致信息，以便...
物模型相关问题
本文介绍设备使用物模型通信常见相关问题及解决方法。如何添加物模型功能？设备的物模型属性、事件和服务需要在该设备所属产品下进行添加和配置。您可通过以下方式定义物模型：调用接口 CreateThingModel，为指定产品添加物模型功能。在物...
分段多项式回归
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。分段多项式具有可拟合成任意形状的曲线和点的...
Pipeline部署在线服务
例如：需要部署线性回归模型用于在线预测，则线性回归训练组件和线性回归预测组件都需要运行成功。在线服务限制单输入单输出，因此需要从离线的Directed Acyclic Graph（DAG）图中选择单一串行链路进行部署。前提条件 已创建模型工作流...
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...
Sugar BI连接MaxCompute
步骤二：创建数据模型 连接完数据源后，建立数据模型以便于进行后续的数据可视化分析工作，详情请参见 数据模型。步骤三：可视化数据分析 在Sugar BI控制台，您可以基于新创建的数据源、数据模型，查询MaxCompute项目数据及分析数据。例如...
多语言SDK访问（公网&内网）
实际上SDK最终只会连上第一个可连接的连接点并建立控制连接，填写多个是为了防止单个节点挂掉导致无法连接数据库。此处无需关心连接点的顺序，因为SDK内部会先打乱连接点顺序避免不同客户端的控制连接总是连一个点。千万不要把公网和内网的...
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