拒绝推断
算法简介 以信贷场景为例，用评分卡模型对用户的偿还、违约情况进行建模时只用到了被放贷的用户数据，而缺少未得到贷款的用户数据，导致模型对全量数据的风险估计不准确，往往过于乐观。拒绝推断可以解决此类样本偏差问题。算法原理 拒绝...
逻辑回归二分类
一、组件说明 逻辑回归通过将线性回归模型的输出通过Sigmoid函数进行映射，将连续的预测值转换为概率值。Sigmoid函数具有“S”形状，可以将任意实数值映射为0和1之间的概率值，表示样本属于正例的概率。逻辑回归的训练过程是利用最大似然...
支持向量机
功能说明 支持向量机组件支持使用支持向量机算法对分类或回归问题进行建模。支持向量机（SVM）是在分类分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法，也被拓展运用于回归问题。支持向量机在高维度或无穷维度空间中，构建一个超平面或者...
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，...
预测
本文为您介绍 Designer 提供的预测算法。使用Designer中的传统数据挖掘算法得到的模型，如果没有同名配套的预测组件，通常都可以采用这个通用预测组件来做预测。该组件的输入为训练模型和预测数据，输出为预测结果。组件配置 您可以使用...
多媒体分析概述
多媒体分析为您提供多媒体领域内的算法识别服务，包括基础模型服务和高级模型服务，为您提供开箱即用的算法服务能力。本文为您介绍多媒体分析相关计费说明和使用指导。背景信息 多媒体分析支持的算法服务如下：基础模型服务：提供图像领域...
GBDT二分类V2
算法简介 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。算法原理 梯度提升决策树模型构建了一个由多棵决策树组成的组合模型。每一棵...
阈值检测
具体来说，假设您的业务没有发生明显变化，因此可以假设指标服从一个正态分布，那么，指标偏离期望3倍标准差的概率很小。基于这个原理，根据历史3天该指标的平均水位与波动情况，即可给出一个建议阈值。告警等级中，P4表示最不严重的告警，...
阈值检测
具体来说，假设您的业务没有发生明显变化，因此可以假设指标服从一个正态分布，那么，指标偏离期望3倍标准差的概率很小。基于这个原理，根据历史3天该指标的平均水位与波动情况，即可给出一个建议阈值。告警等级中，P4表示最不严重的告警，...
标签传播分类
标签传播分类为半监督的分类算法，原理为用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。标签传播分类组件能够输出图中所有节点对应的标签及其权重占比。算法说明 在算法执行过程中，每个节点的标签按相似度传播给相邻节点，在节点...
迁移CLB
说明 加权轮询是指网关按照配置权重给上游服务器分发请求，让不同的服务器按照配置来承担压力，权重值越高的后端服务器，被轮询到的次数（概率）也越高。迁移后：将MSE云原生网关的节点总权重值调整为100%时，SLB进入的请求流量会全部转发...
阈值检测
具体来说，假设您的业务没有发生明显变化，因此可以假设指标服从一个正态分布，那么，指标偏离期望3倍标准差的概率很小。基于这个原理，根据历史3天该指标的平均水位与波动情况，即可给出一个建议阈值。告警等级中，P4表示最不严重的告警，...
列存索引中TopK算子的实现
动态选择内存磁盘算法 内存算法和磁盘算法不同，如果使用一个固定的阈值来作为选择内存算法或磁盘算法的依据（比如K小于阈值时使用内存算法，否则使用磁盘算法），那么针对不同的可用执行内存就需要设置不同的阈值，带来了人工干预的开销。...
横向逻辑回归二分类
一、组件说明 横向逻辑回归通过将线性回归模型的输出通过Sigmoid函数进行映射，将连续的预测值转换为概率值。Sigmoid函数具有“S”形状，可以将任意实数值映射为0和1之间的概率值，表示样本属于正例的概率。横向逻辑回归的训练过程是利用...
添加HTTPS监听
加权轮询（WRR）：权重值越高的后端服务器，被轮询到的次数（概率）也越高。轮询（RR）：按照访问顺序依次将外部请求分发到后端服务器。开启会话保持 选择是否开启会话保持。开启会话保持功能后，负载均衡会把来自同一客户端的访问请求分发...
PS线性回归
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，参数服务器PS（Parameter Server）致力于解决大规模的离线及在线训练任务。PS线性回归支持千亿样本、十亿特征的大规模线性训练任务。组件配置 您可以使用以下...
横向MLP二分类/MLP多分类/MLP回归
在训练过程中，利用反向传播算法（Backpropagation）和梯度下降算法（Gradient Descent）来优化模型参数，以最小化训练集中样本类别之间的差异性。在二分类问题中，多层感知机将输入特征映射到一个二元分类输出，即预测样本属于正例或负例...
CreateDocumentCollection-创建文档库
clip-vit-b-16：CLIP ViT-B/16 模型,512 维,图片向量化算法 clip-vit-l-14：CLIP ViT-L/14 模型,768 维,图片向量化算法 clip-vit-l-14-336px：CLIP ViT-L/14@336px 模型,768 维,图片向量化算法 clip-rn50：CLIP RN50 模型,1024 维,图片向量...
CTR预估模型
创建并训练模型 创建 行业模板，之后进入开放搜索 控制台 页面，左侧导航栏选择：搜索算法中心>排序配置>CTR预估模型，然后点击 创建 按钮：创建CTR预估模型，填写模型名称，设置训练字段：映射训练字段：（目前商品ID，和商品标题是必选项...
SetLoadBalancerUDPListenerAttribute-修改UDP协议...
tch：基于四元组的一致性哈希算法（源 IP、目的 IP、源端口和目的端口），相同的流会调度到相同的后端服务器。qch：基于 QUIC Connection ID 一致性哈希算法，相同的 QUIC Connection ID 会调度到相同的后端服务器。说明 仅有性能保障型...
解密ADB高效基因检测系统
Blast需要3.22秒才能返回结果，而ADB在算法精度为top30、精度为0.95的准确性下，测试端到端的查询（包括查询基因转换向量、向量粗排和Needleman-Wunsch算法的精排）只需要0.257秒，相比Blast的3.22秒，ADB提升了12.5倍，如 实验三结果 所示...
开发流程
创建表 导入数据 通用数据开发 ② Designer 支持大规模分布式的传统机器学习、深度学习、强化学习训练，支持流批一体训练，该子模块封装了上百种机器学习算法，您可以拖拽式建模、自动调参，从而无编程玩转人工智能。Designer概述 ③ ...
异步检测
如需调整到更大，请联系商务经理。说明 当使用OSS地址（以 oss:/开头）作为视频源地址，并且授权内容安全服务访问阿里云MTS服务后，最大可截取20,000张，该方式不会产生额外费用。关于授权内容安全访问阿里云MTS服务的方法，请参见 授权...
技术分析函数
技术分析的函数将广泛使用的算法应用在您的数据中。虽然这些函数主要应用在金融和投资领域，但是它们也适用于其它行业和用例。本文档主要介绍了技术分析函数的语法结构、语法说明以及使用示例。通用参数说明 除了 field key 参数，技术分析...
统计类算法参数调优
本文介绍统计类算法（esd、ttest和nsigma）的参数调优方法。背景信息 统计类算法（esd、ttest和nsigma）可以根据历史数据为每一个数据点计算异常分数anomalyScore。算法的输入参数（如 esd.alpha、ttest.alpha 和 nsigma.n）会决定判断阈值...
基本概念
该平台支持多种算法框架、超大规模分布式深度学习任务运行及自定义算法框架。此外，该平台支持以下两种工作集群：DLC全托管集群：即公共资源组和专有资源组。可以作为标准资源组，由工作空间管理员关联到工作空间中进行使用。DLC半托管集群...
PAI-EasyVision简介
PAI-EasyVision（视觉智能增强算法包）提供多种模型的训练及预测功能，旨在帮助计算机视觉应用开发者方便快捷地构建视觉模型并应用于生产。随着深度学习技术的快速发展，计算视觉技术已经跨入大规模商业化应用阶段。对于视觉AI应用开发者而...
基于二部图GraphSAGE算法实现推荐召回
本文为您介绍如何使用二部图GraphSAGE算法，快速生成推荐召回场景中的User和Item向量。背景信息 图神经网络是深度学习的热点发展方向，PAI开源Graph-Learn框架，提供大量图学习算法。二部图GraphSAGE是经典的图神经网络算法，而GraphSAGE为...
流量控制插件
unit:SECOND#控制区间,取值：SECOND,MINUTE,HOUR,DAY apiDefault:1000#允许的总流量值 controlMode:FIX_WINDOW#当时间维度为秒时，指定流控算法为固定时间窗口算法 blockingMode:QUICK_RETURN#令牌桶流控算法时，不会进入Queue排队，如果...
PAI-REC推荐算法定制的最佳实践文档
阅读指引：为方便用户快捷体验PAI-REC产品，本文提供了一份公开数据集，用户可按照文档说明按步体验PAI-REC推荐算法定制的召回、特征工程、精排等关键功能的配置，生成代码并部署到 DataWorks 相应的业务流程中。1.克隆公开数据集 我们在可...
使用索引压缩插件beta版本（codec-compression）
测试结果 压缩算法 索引大小（GB）写入TPS（doc/s）ES默认压缩算法（LZ4）35.5 202682 best_compression（DEFLATE）26.4 181686 brotli 24.4 182593 zstd 24.6 181393 结论 codec-compression插件使用的brotli和zstd压缩算法，与默认压缩...
IForest异常检测
IForest异常检测使用sub-sampling算法，降低了算法的计算复杂度，可以识别数据中的异常点，在异常检测领域有显著的应用效果。本文为您介绍IForest异常检测的参数配置。组件配置 您可以通过以下任意一种方式，配置IForest异常检测参数。方式...
DBSCAN
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类算法。它将簇定义为密度相连的点的最大集合，把具有足够高密度的区域划分为簇，可以在噪声的空间数据集中发现任意形状的聚类。您可以使用...
算法说明
日志模板匹配 相似度聚类算法 和 哈希聚类算法 适用于日志量大、日志格式整齐的场景，相似度匹配算法 适用于日志量大的场景。相似度聚类算法 日志相似度聚类算法使用基于文本相似度（例如编辑距离，Jaccard相似度，Cosine相似度等）的...
通过阿里云物联网平台使用AI算法保护
1.简介 AI算法保护，提供内容的加密保护和全生命周期管理；授权过程的自动化和授权管理的统一化，防止内容的拷贝和泄漏，以及提供商业售卖的灵活性、安全性和管理成本。内容加密保护，一次性加密，多种许可分发和管理，支持不同的授权管理...
通过客户自建物联网平台使用AI算法保护
1.简介 AI算法保护，提供内容的加密保护和全生命周期管理；授权过程的自动化和授权管理的统一化，防止内容的拷贝和泄漏，以及提供商业售卖的灵活性、安全性和管理成本。内容加密保护，一次性加密，多种许可分发和管理，支持不同的授权管理...
异常检测
期望值区间：是异常检测算法（根据您设定的灵敏度，及历史消费数据）输出的预期正常波动范围，在成本数据走势图中用蓝色阴影表示。说明 实际消费值处于期望值区间内时，算法认为波动较小而不报异常；实际值超出期望值区间的上下限时，算法...
产品简介
大数据专家服务 大数据专家服务（Bigdata Expert Service）是由阿里云大数据专家基于阿里云多年大数据架构、应用、运维、AI算法建模等最佳实践经验及方法论为用户提供全方位的大数据产品技术、咨询服务及售后专家服务运维保障，帮助用户...
集成GoLang_EncMySQL
目前支持AES（国际算法）和 SM4（国密算法）两个大类，其中具体的算法有：SM4_128_GCM（默认）SM4_128_CTR SM4_128_CBC SM4_128_ECB（不推荐）AES_128_GCM AES_128_CTR AES_128_CBC AES_128_ECB（不推荐）说明 AES_128_ECB和SM4_128_ECB...
算法管理
算法信息主要包括算法能力集（算法支持的视频检测及分析能力）、算法能力值（算法最多支持的可分析视频流数量）、用户自定义的算法名称及版本号以及存储算法包的OSS相关信息。算法能力集 算法能力集可以理解为算法的标签，指算法支持的视频...
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