概述
矩阵分解、深度神经网络模型等算法都可以生成用户和物品的embedding向量，然而常规的模型还是需要依赖用户和物品的交互行为数据来建模，并不能很好地泛化到冷启动的用户和物品上。现在也有一些可以用来为冷启动用户和物品生成embedding向量...
时序异常检测的常见问题
如果您的数据带有较强的周期性，比如每天或每周在相对固定的时刻出现峰值或者谷值，那么推荐您优先尝试分解类算法（ostl-esd和istl-esd），参数调优请参见 分解类算法参数调优。如果您的数据通常通过阈值即可判断异常，那么推荐您优先尝试...
人工神经网络
功能说明 人工神经网络组件支持使用人工神经网络算法对分类或回归问题进行建模。人工神经网络（Artificial Neural Network，缩写ANN），简称神经网络或类神经网络，是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能...
使用Grafana进行异常检测算法调优
如果您的数据带有较强的周期性，比如每天或每周在相对固定的时刻出现峰值或者谷值，那么推荐您优先尝试分解类算法（ostl-esd和istl-esd），参数调优请参见 分解类算法参数调优。如果您的数据通常通过阈值即可判断异常，那么推荐您优先尝试...
使用Grafana进行异常检测算法调优
如果您的数据带有较强的周期性，比如每天或每周在相对固定的时刻出现峰值或者谷值，那么推荐您优先尝试分解类算法（ostl-esd和istl-esd），参数调优请参见 分解类算法参数调优。如果您的数据通常通过阈值即可判断异常，那么推荐您优先尝试...
使用Grafana进行异常检测算法调优
如果您的数据带有较强的周期性，比如每天或每周在相对固定的时刻出现峰值或者谷值，那么推荐您优先尝试分解类算法（ostl-esd和istl-esd），参数调优请参见 分解类算法参数调优。如果您的数据通常通过阈值即可判断异常，那么推荐您优先尝试...
案例推理-训练
本文为您介绍案例推理-训练组件...否-1[-1,99999999]相似度：基于KNN的一般加权相似度 参数名 参数描述 是否必填 参数默认值 参数范围 K近邻数 KNN算法参数。否 5[1,99999999]其他参数 参数名 参数描述 模型结果 查看模型训练结果或发布模型。
水泥窑头看火图像分类-训练
应用举例：将看火图像OSS存放地址与看火图像对应的亮度类别整理至CSV文件中（或将地址及亮度信息加工为组件支持的其他格式），分别将图像地址和亮度类别连接至窑头看火图像分类-训练组件的特征变量与目标变量，配置好算法参数后运行组件...
创建三维城市场景项目
您如果有算法参数配置的需求，可单击 选择范围 对话框右上角的 高级配置，在不同的城市基底子组件参数编辑器内，修改子组件的算法参数内容。完成修改后单击 确定 完成参数配置。说明 调整城市基底子组件的算法参数，可以帮助您调整城市基底...
创建三维城市场景项目
您如果有算法参数配置的需求，可单击 选择范围 对话框右上角的 高级配置，在不同的城市基底子组件参数编辑器内，修改子组件的算法参数内容。完成修改后单击 确定 完成参数配置。说明 调整城市基底子组件的算法参数，可以帮助您调整城市基底...
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...
创建三维城市
您如果有算法参数配置的需求，可单击 选择范围 对话框右上角的 高级配置，在不同的城市基底子组件参数编辑器内，修改子组件的算法参数内容。完成修改后单击 确定 完成参数配置。单击 选择范围 对话框右下角的 确定 即可完成三维城市构建器...
K均值聚类
整型 算法参数 参数名 参数描述 是否必填 参数默认值 参数范围 簇的数量 要形成的簇的数量以及要生成的质心的数量。是 8[2,99999999]运行次数 k均值算法将在不同质心种子下运行的次数n，最终结果将是n次连续运行的最佳输出。说明 由于 K...
线性回归
模型地址 字符 算法参数 参数名 参数描述 是否必填 参数默认值 参数范围 是否使用截距 选择模型训练时是否使用截距 是 是 是 否 特征变量是否正则化 选择模型训练前是否对数据正则化 是 否 是 否 测试集比例 测试模型的数据占总输入数据的...
控件算法入参格式
设置端口，单击 批量输入配置，逐个配置算法参数。重要 动态输入配置控件在画布内可以任意添加参数；批量参数配置控件在画布内不可更改参数个数、名称、中文描述。传给算法入参格式如下：{"pidParams":{/参数标识"ff":{"value":10.0,...
工作原理
使用文本分析功能后，您只需要配置具体的监控项和少量的算法参数，算法会自动帮您识别日志中的异常情况，使您聚焦需要关注的日志内容。功能介绍 目前，文本分析支持通过消费组方式拉取日志中的文本内容，不需要配置索引。文本分析作业按照...
梯度提升决策树
模型地址 字符 算法参数 参数名 参数描述 是否必填 参数默认值 参数范围 损失函数 选择损失函数类型，指数损失函数只支持二分类目标。否 对数似然 对数似然 指数 学习率 学习率。否 0.1[0,1]树数量 要执行的提升阶段数。梯度提升对于过度...
任务配置
算法参数：算法运行时填写的参数。数据预处理 数据预处理节点的构建流程如下：将系统节点列表中的“数据预处理”节点拖拽至画布。配置节点属性。其中，关键参数说明如下：数据预处理算子名称：选择所需算子；可选项为您自定义的或平台自带...
新建Spark Batch类型的公共节点
值类型 算法参数的值类型，目前支持的格式包括 STRING、BOOLEAN、LONG、DOUBLE 和 DATE，您可根据实际需要选择。在节点编辑页面，单击左上角 图标。单击 图标，在 SQL解析 对话框，确认参数类型和默认值无误后，单击 确定。说明 当解析后不...
K近邻
模型地址 字符 算法参数 参数名 参数描述 是否必填 参数默认值 参数范围 建模类型 选择使用分类模型还是回归模型进行建模。是 分类 分类 回归 选取最近邻样本数 否 5[1,100]权重 均匀：每个邻域中的所有点均被加权。距离：权重和距离成反比...
GMM聚类
整型 算法参数 参数名 参数描述 是否必填 参数默认值 参数范围 混合成分数量 混合高斯模型个数。是 2[2，99999999]协方差类型 完全协方差矩阵：每个分量都有自己的通用协方差矩阵。相同完全协方差矩阵：所有分量共享相同的通用协方差矩阵。...
LightGBM
模型地址 字符 算法参数 参数名 参数描述 是否必填 参数默认值 参数范围 建模类型 选择使用分类模型还是回归模型进行建模。是 分类 分类 回归 最大树叶数 无 否 31[0,10000]最大树深度 各个回归估计量的最大深度。最大深度限制了树中节点的...
XGBoost
模型地址 字符 算法参数 参数名 参数描述 是否必填 参数默认值 参数范围 建模类型 选择使用分类模型还是回归模型进行建模。是 回归 分类 回归 树的数量 要适应的增强树的数量。否 100[1,10000]最大树深度 各个回归估计量的最大深度。否 3[1...
偏最小二乘回归
模型地址 字符 算法参数 参数名 参数描述 是否必填 参数默认值 参数范围 主成分数量 要保留的主成分数量，需要同时小于等于样本数，特征变量个数和目标变量个数。是 2[1,99999999]是否归一化 是否对训练数据做归一化处理。是 是 是 否 最大...
新建Flink SQL类型的公共节点
Flink SQL节点是流式节点，运行于Flink云计算资源之上，支持对ApsaraDB for ...值类型 算法参数的值类型，目前支持的格式包括 STRING、BOOLEAN、LONG、DOUBLE 和 DATE，您可根据实际需要选择。完成上述参数配置后，单击 图标，创建节点完成。
逻辑回归
模型地址 字符 算法参数 参数名 参数描述 是否必填 参数默认值 参数范围 惩罚类型 用于指定惩罚中使用的规范 否 L2 L2 无惩罚 正则强度的倒数 必须为正浮点数，与支持向量机一样，较小的值指定更强的正则化 否 1.0[0,99999999]是否使用截距...
概述
名词解释 名词 说明 算法应用 物联网边缘计算提供的配置算法参数，查看算法结果的应用服务。算法服务 用于检索、管理、查询算法识别结果的服务，适用于所有算法。算法任务 在算法应用中，每开启一路视频设备，则视为开启了一个算法任务。...
随机森林
模型地址 字符 算法参数 参数名 参数描述 是否必填 参数默认值 参数范围 建模类型 选择使用分类模型还是回归模型进行建模。是 分类 分类 回归 树数量 要执行的提升阶段数。梯度提升对于过度拟合具有相当强的鲁棒性，因此大量提升通常会带来...
高斯过程回归
模型地址 字符 算法参数 参数名 参数描述 是否必填 参数默认值 参数范围 alpha 拟合期间将值添加到内核矩阵的对角线，可选，不填默认为1e-10。否 无[0,99999999]内核 指定高斯过程协方差函数的内核。是 高斯核 高斯核 线性核 二次有理核 ...
梯度提升回归树
模型地址 字符 算法参数 参数名 参数描述 是否必填 参数默认值 参数范围 损失函数 损失函数类型。否 最小二乘回归 最小二乘回归 最小绝对偏差 Huber 分位数回归 学习率 模型的学习效率。否 0.1[0,1]树数量 要执行的提升阶段数。梯度提升...
决策树
模型地址 字符 算法参数 参数名 参数描述 是否必填 参数默认值 参数范围 建模类型 选择使用分类模型还是回归模型进行建模。是 分类 分类 回归 特征切分策略 用于在每个节点上选择拆分的策略。支持的策略是“最佳”选择最佳拆分，“随机”...
Fetch类FAQ
如果您删除了该算法参数，删除后的头如下：content-encoding：identity,gzip 表示Fetch后返回的原始头，content-encoding:identity 表示被ER删除后的头。content-encoding:gzip 表示Fetch后返回的原始头，content-encoding 表示被ER删除后...
支持向量机
模型地址 字符 算法参数 参数名 参数描述 是否必填 参数默认值 参数范围 建模类型 选择使用分类模型还是回归模型进行建模。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，...
使用前须知
同时根据指标数据进行算法的自适应优化，您不需要感知复杂的算法参数，就可以得到准确的聚类分析结果。海量：聚类分析支持超大规模集群（万级别）的机器分析。资产说明 创建数智服务实例后，日志服务将自动在您所指定的Project下创建...
时序异常检测
如何通过调整参数得到理想的检测结果，请参见 统计类算法参数调优 和 分解类算法参数调优。公共参数 通用的公共参数控制检测过程中的调试诊断和行为，可以使用到所有的异常检测算法中。公共参数说明如下表：参数名称 类型 默认值 说明 ...
AddDesensitizationRule-添加脱敏规则
MD5 FunctionParams object[]否 算法参数。object 否 参数名。string 否 参数值。{paramName:salt,paramValue:1} Tid long 否 租户 ID。说明 鼠标移动到界面右上角的头像处，查看租户 ID。具体操作，请参见 查看租户信息。3*返回参数 名称 ...
快速开始
COMMENT ON COLUMN rec.contextual_bandit_models.invert_matrix_a IS 'linucb算法参数：矩阵A的逆矩阵';COMMENT ON COLUMN rec.contextual_bandit_models.vector_b IS 'linucb算法参数：向量b';COMMENT ON COLUMN rec.contextual_bandit_...
通过消费组读取文本日志进行模板发现
模板发现算法 参数 说明 日志实体字段 根据日志实体字段的值对日志数据分组，每一个分组内的日志数据单独进行模板发现。最多选择或输入2个字段。日志等级字段 用于识别日志风险等级或严重程度的字段，如 info、error。如果日志等级字段解析...
改进版swing相似度计算算法
整数，默认值为10 alpha1 swing算法参数，见公式[1]整数，默认值为5 beta swing算法参数，见公式[1]实数，默认值为0.3 alpha2 swing算法参数，见公式[1]整数，默认值为1 user.column.name 用户或session ID的列名 字符串，默认值："user_id...
云端服务调用说明
params String 否 节点算法参数 响应结果如下：{"code":"200","data":"JSON字符串","success":true,"message":"success"} 其中，data字段数据结构为算法的返回结果。异步调用 请求参数与同步调用相同，参见 表2。响应结果如下：{"code":...
- 产品推荐
- 这些文档可能帮助您