新功能发布记录
全文索引的分词器 V3.1.5.10 类别 名称 说明 相关文档 新增 正则表达式函数 新增正则表达式函数 REGEXP_MATCHES()、REGEXP_SUBSTR()、REGEXP_INSTR()和 REGEXP_REPLACE()。正则函数 2023年1月 数仓版 类别 名称 相关文档 新增 数仓版（3.0...
GROUP BY子句
除此之外，GROUP BY 子句还支持的功能：正则表达式。示例 按单个tag对查询结果进行分组 SELECT MEAN("water_level")FROM"h2o_feet"GROUP BY"location"name:h2o_feet tags:location=coyote_creek time mean-1970-01-01T00:00:00Z5....
RDS MySQL 8.0开放参数一览表
参数名称 大版本 是否 动态参数 默认值 取值范围 小版本范围 中文描述 社区链接 automatic_sp_privileges 8.0 1 ON[ON|OFF]无限制 当这个变量具有值1（默认值）时，如果用户无法执行、更改或删除存储程序，则服务器会自动授予创建存储程序...
RDS MySQL开放参数一览表
您可以在这里了解到截止到发表日MySQL5.7、MySQL8.0所有已...如果设置为1，则对表的所有更改立即生效。如果设置为0，则必须使用COMMIT接受一个事务或ROLLBACK取消它。如果自动提交为0并将其更改为1，则MySQL将对任何打开的事务执行自动提交。...
横向MLP二分类/MLP多分类/MLP回归
多层感知机是一种前馈神经网络，通过多个神经元的组合对输入特征进行非线性变换和特征提取，最终输出一个连续的预测结果。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...
数据归一化
计算逻辑原理 min-max归一化：将数据进行一次线性变换，将数据映射到[0,1]区间。其公式为：若x的值相同，则归一化输出0.5。Z-score归一化：经过处理后的数据符合正态分布。其公式为：若x的值相同，则归一化输出0。其中x是原始数据，min是...
评分卡训练
分数转换 评分卡的信用评分等场景中，需要通过线性变换将预测得到的样本odds转换成分数，通常通过如下的线性变换实现。您可以通过如下三个参数指定线性变换关系：scaledValue：给出一个分数的基准点。odds：在给定的分数基准点处的odds值。...
单波段拉伸
说明 Gamma校正是一种用于调整图像亮度和对比度的非线性变换技术，可以纠正由于显示设备的不一致性而导致的图像亮度失真问题。后期效果 辉光 强度：设置辉光的强度值，范围为0~5。半径：设置辉光的半径大小，范围为0~1。阈值：设置辉光的...
RGB色彩
说明 Gamma校正是一种非线性变换技术，用于调整图像的亮度和对比度。它可以纠正由于显示设备的不一致性而导致的图像亮度失真问题。后期效果 辉光 强度：设置辉光的强度值，范围为0~5。半径：设置辉光的半径大小，范围为0~1。阈值：设置辉光...
线性回归
但是，线性回归模型对于离群点、噪声数据和非线性关系的数据比较敏感，需要进行特征标准化和正则化处理。组件截图 二、参数说明 字段设置 参数名称 参数说明 标签字段 用于训练的标签字段，数值类型，单选。特征字段 用于预测的特征字段，...
归一化
计算逻辑原理 min-max归一化：将数据进行一次线性变换，将数据映射到[0,1]区间。其公式为：Z-score归一化：经过处理后的数据符合正态分布。其公式为：说明 公式中x是原始数据，min是数据的最小值，max是数据的最大值，mean是数据的平均值，...
FM算法
0.01 lambda 否 使用英文逗号（,）分隔的三个浮点数，分别表示0次项、线性项及二次项的正则化系数。0.01,0.01,0.01 initStdev 否 参数初始化标准差。0.05 FM预测 predResultColName 否 预测结果列名。prediction_result predScoreColName ...
函数概览
正则式函数 函数名称 说明 支持SQL 支持SPL regexp_extract_all函数 提取目标字符串中符合正则表达式的子串，并返回所有子串的合集。提取目标字符串中符合正则表达式的子串，然后返回与目标捕获组匹配的子串合集。regexp_extract函数 提取...
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...
MLP二分类/MLP多分类/MLP回归
多层感知机是一种前馈神经网络，通过多个神经元的组合对输入特征进行非线性变换和特征提取，最终输出一个连续的预测结果。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...
逻辑回归二分类
正则化项 penalty 权重衰减项为L1正则或L2正则。安全设置 在联邦学习中，线性回归会通过半同态加密的方式保护各自数据的隐私。参数名称 参数说明 半同态加密算法 可选Paillier或Okamoto-Uchiyama两种加密算法制式。加密算法安全强度 强度越...
评分卡预测
线性模型中特征值和模型权重值直接相乘相加的结果，对应到评分卡模型中，如果模型进行了分数转换，则该分数输出转换后的得分。prediction_prob DOUBLE 二分类场景中预测得到的正例概率值，原始得分（未经分数转换）经过Sigmoid变换后得到该...
组件参考：所有组件汇总
特征尺度变换 您可以通过该组件对稠密或稀疏的数值类特征进行常见的尺度变换。特征离散 该组件是将连续特征按照一定的规则进行离散化。特征异常平滑 该组件可以将输入特征中包含异常的数据平滑到一定区间，支持稀疏和稠密数据格式。奇异值...
机器学习开发示例
数据展示%pyspark#数据展示 ml_data.show()ML算法数据打印 步骤四：建立模型、运行线性回归模 说明 在本部分中，您将使用不同的正则化参数运行两个不同的线性回归模型，以基于人口（features）确定这两个模型中的任何一个对销售价格（label...
电子表格支持函数说明
NORM.DIST 指定参数值、均值和标准偏差，返回正态分布函数（或正态累积分布函数）的值。NORM.INV 指定参数值、均值和标准偏差，返回正态分布函数的反函数的值。NORM.S.DIST-NORM.S.INV-PEARSON 计算给定数据集的皮尔逊积矩相关系数 r。...
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...
线性回归算法（Linear Regression）
本文介绍了线性回归算法（Linear Regression，以下简称LR）相关内容。简介 LR是利用线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。使用场景 LR是一个回归模型，主要用于拟合数值。该模型简单，可...
XGBOOST回归
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、异常值和噪声数据，同时具有较高的预测准确率和泛化能力。在回归问题中，XGBoost每个决策树都是一个回归模型，它...
XGBOOST多分类
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、异常值和噪声数据，同时具有较高的预测准确率和泛化能力。在多分类问题中，XGBoost将输入数据特征映射到多元分类...
XGBOOST二分类
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、异常值和噪声数据，同时具有较高的预测准确率和泛化能力。在二分类问题中，XGBoost将输入数据特征映射到一个二元...
MySQL分库分表同步至Hologres（方案2.0）
将分表数据写入目标单表：将源表满足 t_order.*正则表达式的表数据写入到Hologres名为 t_order 的表中，所有满足 t_user.*正则表达式的表数据写入到Hologres名为 t_user 的表中。为表加上统一前缀：在目标名前统一加上 cdo_前缀。schema：...
分段多项式回归
是 是 是 否 是否正则化 选择模型训练前是否对数据正则化。是 否 是 否 是否自动分段：是 参数名 参数描述 是否必填 参数默认值 参数范围 分段数 自动分段的数量。否 3[1,99999999]是否自动分段：否 参数名 参数描述 是否必填 参数默认值 ...
岭回归训练
岭回归（Tikhonov regularization）算法是对不适定问题进行回归分析时，最常用的正则化方法。岭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。本文为您介绍岭回归训练组件的配置方法。使用限制 支持的计算...
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...
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...
线性规划-专题多篇
优化求解器的线性规划...机器学习：带有L1正则项的SVM多分类问题 分类是机器学习领域中最基本的任务之一。其目的是建立输入向量x与分类变量y之间的映射关系。例如把一张张图片根据其内容分类为“动物”、“植物”等类别。本地版Python代码>
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。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置线性回归组件参数。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 选择特征列 ...
条件随机场
条件随机场可用于不同的预测问题，主要应用于标注问题中，其中最典型的是线性链（linear chain）。详情请参见 wiki。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置条件随机场组件参数。方式一：可视化方式 在 Designer 工作流页面配置组件...
Proxima Searcher
比如离线构建时的optimizer指定为HnswBuilder，那么此处可指定HnswSearcher对应的检索参数：proxima.hnsw.searcher.max_scan_ratio:0.1 proxima.qc.searcher.brute_force_threshold int 1000 如果总doc数少于此值，则走线性检索 ...
Logtail
正则默认最大处理能力为20 MB/s（与正则表达式的复杂度有关）。分隔符日志最大处理能力为40 MB/s。JSON日志最大处理能力为30 MB/s。通过启动参数 process_thread_count 设置多个处理线程，可提升1.5~3倍性能。最大监控目录及文件数 与内存...
Lasso回归训练
参数设置 惩罚因子：lambda 正则项系数，DOUBLE类型。收敛阈值 迭代方法的终止判断阈值，默认为1.0E~6。学习率 用于控制模型在训练过程中参数更新的速度。默认为0.1。最大迭代步数 最大迭代步数，默认为100。优化方法 优化问题求解时选择的...
Logtail限制说明
正则默认最大处理能力为20 MB/s（与正则表达式的复杂度有关）。分隔符日志最大处理能力为40 MB/s。JSON日志最大处理能力为30 MB/s。通过启动参数 process_thread_count 设置多个处理线程，可提升1.5~3倍性能。最大监控目录及文件数 与内存...
量化聚类（Quantized Clustering）配置
QcBuilder 参数名 类型 默认值 说明 qc.builder.train_sample_count uint32 0 指定训练数据量，如果为0则使用全部数据 qc.builder.thread_count uint32 0 构建时开启线程数量，设置为0时为cpu核数 qc.builder.centroid_count string 可选 ...
量化聚类（Quantized Clustering）配置
QcBuilder 参数名 类型 默认值 说明 qc.builder.train_sample_count uint32 0 指定训练数据量，如果为0则使用全部数据 qc.builder.thread_count uint32 0 构建时开启线程数量，设置为0时为cpu核数 qc.builder.centroid_count string 可选 ...
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