安全联邦学习-任务模式FL
三、安全联邦学习已支持的能力 用途 算法分类 已支持算法 分类 决策树 XGBoostWithDp GBDTWithDp 逻辑回归 LogisticRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 回归 线性回归 LinearRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 四、如何进行安全...
安全联邦学习-工作流FL
三、安全联邦学习已支持的能力 用途 算法分类 已支持算法 分类 决策树 XGBoostWithDp GBDTWithDp 逻辑回归 LogisticRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 回归 线性回归 LinearRegressionWithHe 神经网络 神经网络MLP 四、如何进行安全...
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...
诊断决策树
您可以通过诊断决策树，编排故障排查的过程。对于已知的明确故障，可以根据诊断现象，编排诊断决策树，进而故障发生时执行，完成故障定位。对于未知的故障，您可以依据运维经验，编排出常见的排查路径，辅助快速故障定位。新建诊断决策树 ...
性能指标
LogisticRegressionWithHe 10万 100维*100维 训练 50分钟 神经网络MLP 100万 100维*100维 训练 30分钟 决策树-XGBoostWithDp 5亿 100维*100维 离线预测 50分钟 决策树-GBDTWithDp 5亿 100维*100维 离线预测 120分钟 线性回归-...
创建安全联邦学习任务（任务模式）
参数 描述 算法分类 支持的算法分类为FL决策树、FL线性回归、FL逻辑回归、FL深度学习。FL决策树支持的算法为 XGBoostWithDp:Decision_Tree，用于二分类、多分类、回归。FL线性回归支持的算法为 LinearRegressionWithHe:Linear_Regression_...
诊断报告
执行诊断决策树时，系统会生成对应的诊断报告，记录诊断的执行信息。你可以在 诊断报告 页面查看所有诊断决策树的执行记录，包括诊断决策树名称、触发方式、诊断状态、创建时间、状态概要、结果概要以及诊断结果。在左侧导航栏上，单击 ...
GBDT二分类预测V2
GBDT二分类预测V2组件提供了针对GBDT二分类V2组件的预测功能，使用梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Trees)算法，对数据进行二分类问题的预测。本文介绍GBDT二分类预测V2组件的配置方法。支持计算资源 支持的计算引擎为...
App端性能体验功能说明
从FirstVC.viewDidLoad()到FirstVC.viewDidAppear()结束，首次渲染完成 网络分析字段 名词 名词解释 响应时间 服务端响应时间，包括接收响应内容的时间 吞吐量 Requests per minute，筛选条件下平均每分钟的 HTTP 请求数量 总耗时 单个网络...
概述
深度神经网络在图像分析和自然语言处理等学科中取得了前所未有的进步。强化学习成为补充传统监督学习的强大范式。然而，在目前的数据驱动的智能应用中，数据、特征和模型仍处于割裂状态。首先，数据工程师通过手工编写流程进行数据清洗和...
XGBOOST回归
一、组件说明 XGBoost是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法。它通过改进传统梯度提升决策树的方式，加入正则化项、特征子采样和并行化等优化技术。XGBoost的优点是能够自动处理缺失值、异常值和噪声...
梯度提升决策树
本文为您介绍梯度提升决策树组件。功能说明 GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种迭代的决策树算法，由多棵决策树组成，是进行多分类的算法模型。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，...
风险场景
关联诊断决策树 选填 手动选择诊断决策树。如需新增诊断决策树，请参见 新建诊断决策树。添加触发项 选填 可选 巡检规则 或 监控规则。如果选择 巡检规则，则需要选择对应的关联规则。如需新增巡检规则，请参见 新建规则。如果选择 监控...
GBDT二分类V2
梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Trees)二分类，是经典的基于梯度提升（Gradient Boosting）的有监督学习模型，可以用来解决二分类问题。支持计算资源 支持的计算引擎为MaxCompute。算法简介 梯度提升决策树(Gradient Boosting ...
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。目标是创建一个模型，通过学习从数据特征推断出的简单决策规则来预测目标变量的值。一棵树可以看作是分段常数近似。决策树组件支持使用决策树算法对...
XGBOOST多分类
一、组件说明 XGBoost是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法。它通过改进传统梯度提升决策树的方式，加入正则化项、特征子采样和并行化等优化技术。XGBoost的优点是能够自动处理缺失值、异常值和噪声...
XGBOOST二分类
一、组件说明 XGBoost是一种基于梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree）的机器学习算法。它通过改进传统梯度提升决策树的方式，加入正则化项、特征子采样和并行化等优化技术。XGBoost的优点是能够自动处理缺失值、异常值和噪声...
诊断节点
诊断节点是诊断决策树的子节点，通过节点之间的关联，实现一棵完整的决策树。新建节点 登录高可用管理控制台。在左侧导航栏上，单击 故障诊断>诊断节点。单击 新建，在 新建节点 页面，配置新节点的信息，包括节点名称、描述，选择节点类型...
随机森林
随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。计算逻辑原理 随机森林就是种了很多决策树，对输入向量进行分类（回归）。每一棵...
人工神经网络
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）的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。人工神经网络有多层和单层之分...
梯度提升决策树算法（GBDT）
本文介绍了梯度提升决策树算法（Gradient Boosting Decision Tree，下文简称GBDT）相关内容。简介 GBDT是一款基于梯度提升的决策树算法。可解释性强，预测速度快。同时，GBDT算法相比于其它算法需要更少的特征工程，可以不用做特征标准化，...
随机森林回归算法（Random Forest Regression）
随机森林回归模型通过随机抽取样本和特征，建立多棵相互不关联的决策树，通过并行的方式获得预测结果。每棵决策树都能通过抽取的样本和特征得出一个预测结果，通过综合所有树的结果取平均值，得到整个森林的回归预测结果。使用场景 随机...
概述
在页面左侧导航栏，选择 性能分析>启动分析/页面分析/网络分析/地域分析 页签，查看相应数据。页签 说明 启动分析 显示应用启动时间的分布图、趋势图、启动维度等。页面分析 以页面为单位，显示各页面的加载速度和滑动帧率。网络分析 显示...
产品优势
Quick BI是一款全场景消费式的BI产品，服务于有数据化转型和提升智能决策和分析能力诉求的企业。相对于业内其他BI产品，本文介绍并汇总了核心产品优势。获得国际ABI领域顶级机构的认可 国内唯一一家 连续四年入选Gartner机构ABI魔力象限的...
什么是网络智能服务
网络智能服务 NIS（Network Intelligence Service）是一个对网络进行健康分析、性能监控、诊断修复、流量分析和测量仿真的云服务，通过集成机器学习、知识图谱等AIOps方法减少网络使用复杂性，提供自助运维能力，方便网络架构师和运维...
LightGBM
lightgbm是一个梯度Boosting框架，使用基于决策树的学习算法。它可以说是分布式的，高效的，有以下优势：更快的训练效率 低内存使用 更高的准确率 支持并行化学习 可以处理大规模数据 与常见的机器学习算法对比，速度是非常快的。计算逻辑...
特征编码
功能介绍 特征编码由决策树和Ensemble算法挖掘新特征的一种策略，特征来自一个或多个特征组成的决策树叶子结点的one-hot结果。例如，下图有三棵树，共有12个叶子结点。根据树的顺序依次编码为0~11号特征，其中第一棵树的叶子结点占据0~3号...
关于网络分析
APM 网络分析对客户端侧的网络请求情况进行检测、分析、诊断，帮助您快速查找和排除网络故障，提升网络性能，增大网络可用性价值。在网络监控指标分析中，APM 针对不同网关类型，提供网络请求响应时长、网络请求错误率、请求次数等网络监控...
用户分析
查看用户分析数据，包含用户活跃度、用户留存、品牌分析、网络分析、机型分析、地域分析。用户活跃度 登录移动数据分析控制台。选择 用户分析 页签，默认进入 用户活跃度 页面。查看应用的用户活跃度信息。说明 平台以2012-1-1开始以来的...
弧线图
图表概述 使用场景 弧线图适用于展示和分析复杂关系网络的场景，可以用来揭示模式、趋势和关联关系帮助解决问题，例如：销售数据分析、金融市场分析、交通网络分析、网络安全分析等，能够让使用者更直观地观察数据之间的变化趋势。...
API概览
CreateNetworkPath 创建网络分析路径 调用CreateNetworkPath接口，创建网络分析路径，用于云上网络路径可达性分析。CreateAndAnalyzeNetworkPath 发起网络可达性分析任务 调用CreateAndAnalyzeNetworkPath接口，发起网络可达性分析任务。...
快速入门
在控制台页面，单击 启动分析/页面分析/网络 分析/地域分析 页签，查看相应数据。具体操作请参见 概述。查看计费 在性能分析控制台的 计费相关 页签，输入起止日期，查看指定时间区间的累计活跃设备数和自然月去重活跃设备数。具体操作请...
LightGBM算法
简介 LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一个基于决策树算法的分布式梯度提升框架。设计初衷是提供一个快速、高效、低内存、高准确度、支持并行和大规模数据处理的工具。LightGBM可以减少数据对内存的使用、减少通信代价以及...
网络质量分析
网络质量分析器应用提供网络质量分析报表，用于展示数据延迟、丢包率、探测次数、日活用户等变化趋势，帮助您了解App的网络质量情况。数据筛选条件 网络质量分析器应用会根据您设置的条件，展示对应的网络质量数据。例如趋势分析图表的筛选...
配置日志采样率
埋点 ID 埋点业务名称 mPaaSAPMNetiOS APM网络分析IOS mPaaSMonitorNetiOS APM网络分析IOS mPaaSCustomAPMNetiOS APM网络分析IOS mPaaSAPMOffinePKGiOS APM网络分析IOS mPaaSAPMNetAndroid APM网络分析Android mPaaSCustomAPMNetAndroid ...
开通网络分析与监控
当您首次使用网络分析与监控时，需要单独开通。背景信息 开通网络分析与监控不会产生任何费用，后续将按照实际使用量进行计费。关于网络分析与监控的计费说明，请参见 按量计费 或 资源包。操作步骤 登录 云监控控制台。在左侧导航栏，选择...
产品简介
应用场景 本产品可服务于营销团队、决策分析团队，面向零售、金融营销场景。智能会员治理OneAddress，通过地址归一的能力，实现对跨来源渠道、跨数据类型的用户数据拉通，实现基于同一地址的IDmapping的画像构建，协助用户的洞察决策。
什么是Quick Tracking
产品简介 全域采集与增长分析(Quick Tracking)是阿里云推出的企业级流量统计分析产品，提供APP/小程序/H5/Web/IoT等数字应用终端的行为采集分析、私域标签画像、性能体验监控、隐私采集授权管理等数据采集与洞察服务，助力企业实现全域数据...
Quick引擎概述
基于数据进行决策分析是应用价值体现的重要场景，不同行业和体量的公司广泛依赖BI产品制作报表、仪表板和数据门户，以此进行决策分析。在利用BI产品进行数据分析过程中，数据处理“慢”会为业务带来很多的困扰，可以想象一下：给老板看的...
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