预测学生考试成绩
Designer预置了逻辑回归算法模板，便于您基于中学生的家庭背景及在校行为，通过逻辑回归算法快速生成期末成绩预测模型，从而获得影响中学生学业的关键因素。本文为您介绍逻辑回归算法预置模板的具体使用方法。背景信息 通过本工作流获得...
基于回归算法实现农业贷款发放预测
Designer预置了线性回归算法模板，便于您通过农业贷款的历史发放情况，快速实现贷款发放预测。本文为您介绍Designer线性回归算法预置模板的具体使用方法。背景信息 农业贷款发放问题是一个典型的数据挖掘问题。贷款发放人通过历史贷款数据...
写歌案例
本文为您提供使用TensorFlow实现自动填写歌词的相关数据及代码下载地址。代码及数据
多机多卡案例
本文为您提供使用TensorFlow实现多机多卡的相关代码下载地址。多机多卡案例代码下载
算法建模
本文以逻辑回归二分类算法为例，为您介绍如何使用PAI Designer训练模型。前提条件 完成数据可视化，详情请参见 数据可视化。操作步骤 登录 PAI控制台，进入工作流页面。操作详情请参见 step1：进入工作流页面。构建逻辑回归二分类节点并...
使用TensorFlow实现分布式DeepFM算法
本文为您介绍如何使用TensorFlow实现分布式DeepFM算法。警告 公共云GPU服务器即将过保下线，您可以继续提交CPU版本的TensorFlow任务。如需使用GPU进行模型训练，请前往DLC提交任务，具体操作请参见 创建训练任务。前提条件 开通OSS，并创建...
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...例如，本项目中有成功建模的任务名为“1_横向虚拟关联_train算法”，其中有建模组件名字为“横向逻辑回归二分类”，则模型名字为“1_横向虚拟关联_train算法_横向逻辑回归二分类”，如下图所示：
逻辑回归多分类
经典逻辑回归是一个二分类算法，PAI提供的逻辑回归可以支持多分类，且支持稀疏及稠密数据格式。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置逻辑回归多分类组件参数。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 ...
路由算法
定义 路由算法是减少路由时开销的一种算法，可以通过给逻辑库配置路由算法，实现条件定位查询，提高操作效率。说明 若未配置路由算法，则在对逻辑表的数据进行操作时，会遍历逻辑表对应的每一个物理表，整体操作时间会成倍增加。路由算法由...
用户自定义模型使用案例
使用的模型为TensorFlow平台训练的一个逻辑回归预测模型，将模型保存为TensorFlow的二进制文件并上传至oss bucket。具体的训练过程本案例参考 https://www.tensorflow.org/guide/core/logistic_regression_core使用自定义模型进行预测...
概览
本文汇总了PAI的最佳实践。热点文章 通义千问Qwen全托管灵骏最佳实践 5分钟使用EAS一键部署LLM大语言模型应用 PAI+向量检索快速搭建大模型知识库对话 5分钟使用EAS一键部署...TF 使用TensorFlow实现分布式DeepFM算法 模型仓库（FastNN）
逻辑回归二分类
经典逻辑回归是一个二分类算法，支持稀疏及稠密数据格式。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置逻辑回归二分类组件参数。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 训练特征列 输入数据源中...
Designer使用案例汇总
预测学生考试成绩 基于中学生的家庭背景及在校行为，通过逻辑回归算法生成期末成绩预测模型，从而获得影响中学生学业的关键因素。相似标签自动归类 通过PAI提供的文本分析组件，实现简单的商品标签自动归类系统。雾霾天气预测 通过分析北京...
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。...
LightGBM算法
使用场景 LightGBM是一个算法框架，包括GBDT模型、随机森林和逻辑回归等模型。通常应用于二分类、多分类和排序等场景。例如：在个性化商品推荐场景中，通常需要做点击预估模型。使用用户过往的行为（点击、曝光未点击、购买等）作为训练...
HaaS EDU场景式应用整体介绍
本案例中包括以下主要知识点：AP3216C光照传感器的工作原理和使用 接近传感器原理与使用 光强与接近简单算法 通过本案例的学习，能完整的学习到光照与接近传感器的原理和使用，AliOS Things中光照传感器的数据读取，算法开发，接近距离简单...
推荐解决方案综述
深度学习推荐算法 在PAI-TensorFlow基础上，PAI开发了经典的深度学习推荐算法，即源码级开源的DeepFM代码，详情请参见 使用TensorFlow实现分布式DeepFM算法。DeepFM中详细描述了读取MaxCompute数据表、特征处理、构造Graph、训练及评估等...
TensorFlow常见问题
使用TensorFlow实现图像分类，详情请参见 TensorFlow实现图像分类视频、使用TensorFlow实现图片分类 及 TensorFlow案例相关代码。使用TensorFlow自动写歌，详情请参见 TensorFlow自动写歌词 及 写歌案例。如何查看TensorFlow相关日志？查看...
决策树
决策树组件支持使用决策树算法对分类或回归问题进行建模。计算逻辑原理 决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个特征上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类或回归的结果，本质是一棵由多个判断...
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...
逻辑回归
本文为您介绍逻辑回归组件。功能说明 逻辑回归（LogisticRegression）是一种用于解决二分类（0 or 1）问题的模型，用于估计某种事物的可能性。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 ...
高维向量检索（PASE）
本文介绍 PolarDB PostgreSQL版 如何通过PASE插件（基于IVFFlat或HNSW算法）实现高维向量检索。背景信息 近年来，深度学习领域内的表示学习技术，作为人工智能的代表性技术，取得了长足性进展，在工业界中已经被大量应用，例如广告投放、...
高维向量检索（PASE）
本文介绍 PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle）如何通过PASE插件（基于IVFFlat或HNSW算法）实现高维向量检索。背景信息 近年来，深度学习领域内的表示学习技术，作为人工智能的代表性技术，取得了长足性进展，在工业界中已经被大量应用，...
单模型部署在线服务
单模型一键部署 支持一键部署的算法 组件名称 产出可部署模型格式 匹配的EAS Processor 备注 逻辑回归二分类 PMML PMML 训练前需要在组件的 字段设置 页签中，选中 是否生成PMML。GBDT二分类 PMML PMML 线性支持向量机 PMML PMML 逻辑回归...
随机森林回归算法（Random Forest Regression）
本文介绍了随机森林回归算法（Random Forest Regression）相关内容。简介 随机森林回归算法（Random Forest Regression）是随机森林（Random Forest）的重要应用分支。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...
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...
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...
基于对象特征的推荐
② 该实验使用了逻辑回归算法进行模型训练。您可以单击 逻辑回归二分类-1 组件，在右侧 字段设置 页签，选中 是否生成PMML 复选框，即可生成PMML模型。③ 模型评估，即使用预留的一部分未参与模型训练的数据评估模型质量。通常，推荐场景都...
梯度提升回归树
计算逻辑原理 GBRT是一种迭代的回归树算法，由多棵回归树组成，合并许多弱学习器，每棵树只能对部分数据做出好的预测，所有树的结论累加起来得到最终结果。因为添加的树越来越多，可以不断迭代提高性能，所以GBRT是一种泛化能力较强的算法...
服务在线调试
服务部署完成后，您可以使用在线调试功能来测试服务是否运行正常。本文为您介绍如何进行服务在线调试。前提条件 已完成服务部署，详情请参见 服务部署：控制台。操作步骤 进入 PAI-EAS 模型在线服务 页面。登录 PAI控制台。在左侧导航栏...
组件参考：所有组件汇总
逻辑回归多分类 该组件是一个二分类算法，PAI提供的逻辑回归可以支持多分类，且支持稀疏及稠密数据格式。随机森林 该组件是一个包括多决策树的分类器，其分类结果由单棵树输出类别的众数决定。朴素贝叶斯 该组件是一种基于独立假设的贝叶斯...
Lasso回归训练
Lasso（Least absolute shrinkage and selection operator）回归算法是一种压缩估计算法。Lasso回归训练组件基于该算法，支持稀疏、稠密两种数据格式，且支持带权重样本的训练。本文为您介绍Lasso回归训练组件的配置方法。使用限制 支持的...
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...
基于外卖评论实现舆情风控
然后将训练集通过逻辑回归算法，训练生成二分类模型，该模型可以判断评论的正反导向。⑤ 通过混淆矩阵算法，验证模型的实际效果。运行工作流并查看输出结果。单击画布上方的 运行。工作流运行结束后，右键单击画布中的 混淆矩阵，在快捷...
雾霾天气预测
③ 模型训练及预测，本实验分别使用 随机森林 和 逻辑回归二分类 组件进行模型训练。④ 模型评估。运行工作流并查看模型效果。单击画布上方的 运行。工作流运行结束后，右键单击画布中 随机森林 下游的 二分类评估，在快捷菜单，单击 可视...
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_...
功能更新【2023年】
降低联邦学习使用门槛 内置多个个组件，包含数据处理、特征工程、机器学习+训练+预测+评估等组件，支持XGBOOST、逻辑回归、线性回归、MLP等常用算法，支持二分类、多分类、回归场景，能满足线索评级、金融评分卡、营销CTR/CVR模型等场景...
工业分析建模
本文为您介绍如何使用智能制造平台AICS工业分析建模模块。工业分析建模流程 新建工业分析建模。算法流程搭建。算法运行。模型结果查看与发布。模型使用。新建工业分析建模 登录 工业大脑智能制造平台AICS。在左侧导航栏选择 模型开发与训练...
PyAlink脚本
您可以使用PyAlink脚本调用Alink的分类算法做分类、调用回归算法做回归、调用推荐算法做推荐等。PyAlink脚本也支持与其他Designer的算法组件无缝衔接，完成业务链路的搭建及效果验证。本文为您介绍如何使用PyAlink脚本。背景信息 PyAlink...
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