什么是图数据库自动机器学习？
功能概述 GDB Automl支持被广泛使用的经典统计和机器学习算法，包括梯度提升模型，广义线性模型、深度学习模型等，为使用者提供了从数据处理，模型训练，模型管理到预测推理的全生命周期管理服务，可以自动运行集成算法并调整其超参数，以...
产品功能
当前版本支持的机器学习模型包括：聚合器（Aggregator）、Cox风险比例回归模型（CoxPH）、深度学习（DeepLearning）、分布式随机森林（DRF）、梯度提升模型（GBM）、广义线性模型（GLM）、广义低阶模型（GLRM）、孤立森林（IF）、K均值聚类...
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...
逻辑回归
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 logit 回归、最大熵分类(MaxEnt)或对数线性分类器。在该模型中，描述单个试验可能结果的概率使用逻辑函数建模。计算逻辑原理 逻辑回归的思路是...
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...
Lasso回归训练
输出桩 输出桩（从左到右）数据类型 下游组件 模型 回归模型 Lasso回归预测 模型信息 无 无 特征重要性 无 无 线性模型权重系数 无 无 通过代码方式配置组件 您可以将以下代码复制到 PyAlink脚本 组件中，使PyAlink脚本组件实现与该组件...
岭回归训练
输出桩 输出桩（从左到右）数据类型 下游组件 模型 回归模型 岭回归预测 模型信息 无 无 特征重要性 无 无 线性模型权重系数 无 无 通过代码方式配置组件 您可以将以下代码复制到 PyAlink脚本 组件中，使PyAlink脚本组件实现与该组件相同的...
评分卡训练
评分卡是信用风险评估领域常用的建模工具，其原理是通过分箱输入将原始变量离散化后再使用线性模型（逻辑回归或线性回归等）进行模型训练，其中包含特征选择及分数转换等功能。同时也支持在训练过程中为变量添加约束条件。说明 如果未指定...
XGBOOST回归
使用时，数据格式如下，其中key的下标应从1开始，value应均为数值：参数设置 参数名称 参数英文名称 参数说明 树的棵树 tree_num 迭代次数，即决策树或线性模型的数量。树的最大深度 max_depth 决策树的最大深度。学习率 learning_rate ...
XGBOOST多分类
使用时，数据格式如下，其中key的下标应从1开始，value应均为数值：参数设置 参数名称 参数英文名称 参数说明 树的棵树 tree_num 迭代次数，即决策树或线性模型的数量。树的最大深度 max_depth 决策树的最大深度。学习率 learning_rate ...
FM算法
FM（Factorization Machine）算法兼顾特征之间的相互作用，是一种非线性模型，适用于电商、广告及直播的推荐场景。组件配置 Designer 提供的FM算法模板包括FM训练和FM预测组件，您可以在原PAI-Studio控制台首页的 FM算法实现推荐模型 区域...
XGBOOST二分类
参数名称 参数英文名称 参数说明 树的棵树 tree_num 迭代次数，即决策树或线性模型的数量。树的最大深度 max_depth 决策树的最大深度。学习率 learning_rate 学习率，控制每轮迭代权重的缩小程度，适当调整可以加速模型收敛但也可能使模型...
动态特征提取
线性趋势：对采样数据序列进行线性拟合，取线性模型的系数，作为输出。变化趋势：对采样数据序列做Mann-Kendall测试（曼肯德尔检验），若“无趋势”，则输出0；反之，则取slope参数，作为输出。曼肯德尔检验：Mann-Kendall 趋势检验（有时...
无法连接Windows实例
故障原因 可能是网卡驱动未开启或网卡配置有问题。解决方法 使用管理终端 登录实例，检查网卡驱动，如果存在异常，则重新安装。步骤三：检查重置实例密码后是否未重启实例 确认是否存在故障现象，如果存在，则参考本步骤解决问题，如果不...
LightGBM算法
gblinear：使用线性模型进行计算。rf：使用随机森林模型进行计算。dart：使用dropout技术删除部分树，防止过拟合。goss：使用单边梯度抽象算法进行计算。速度快，但是可能欠拟合。说明 设置该参数值时，需要使用单引号将参数值包裹起来。...
如何管理故障
可对故障根因进行原因检查并结构化录入，检查点包括：故障原因、最近活动、注入方式、恢复方式等；关联故障期间的故障变更，新增故障改进措施等操作。故障状态 处理中：处理中仍未恢复的故障；已恢复：故障对处理中的故障做 恢复 操作后是...
故障复盘改进详情
0c4840fd3812 幂等校验token 返回数据 名称 类型 示例值 描述 requestId String 4361a0e1-6747-4834-96ce-0c4840fd3811 Id of the request data Object data problemId String 231231 故障ID problemReason String 故障的原因 故障原因 ...
设计方案
故障恢复 定位故障原因后，按照应急预案快速恢复业务，并在事后进行复盘总结。预案执行：在故障响应的过程中，需要按照事先制定的应急预案进行执行。应急预案包括了应急响应流程、各个岗位的职责、处理流程等。预案执行能够保证故障恢复和...
托管节点池节点自动恢复
当发现节点故障时，ACK会根据故障原因触发对应恢复任务，并记录相应的事件。当恢复任务完成后，故障状态解除，节点恢复正常状态。当恢复任务完成后，故障状态依然存在，节点会被置为恢复失败状态。说明 如果集群中存在多个节点池，节点池...
故障复盘
复盘文档一般包含以下内容：故障简述：故障概述、影响面、处理人等 故障背景：故障发生时的业务链路 故障时间线：着重强调故障引入、故障发生、故障发现、业务响应、恢复执行、故障恢复几个时间点 故障原因分析：建议先一句话总结，再进行...
网络安全保护
网络分层模型可以参考下图：下面列举出一些常见的糟糕设计：将所有资源都创建在一个VPC或者vSwitch中，不同业务之间没有隔离会导致安全暴露的影响范围扩大 允许直接访问敏感数据，比如公网访问数据库、大数据的查询服务直接暴露在公网上...
故障演练
故障演练就是这个背景下诞生的，沉淀通用的故障场景，以可控成本在线上故障重放，以持续性的演练和回归方式的运营来暴露问题，不断验证和推动系统、工具、流程、人员能力的提升，从而提前发现并修复可避免的重大问题，或通过验证故障发现...
EMR Kafka磁盘故障运维
当出现磁盘故障时，需要根据故障原因、故障影响程度、业务需求（是否接受数据丢失、是否允许服务较长时间不可用）、集群状态等综合考虑恢复采取的策略。如果业务优先保证服务可用，但允许丢失部分数据，则应考虑在可能会丢失数据的情况下，...
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...
应用故障自动诊断
在EDAS中进入应用总览页面时，会按照您自定义的时间段对该应用的运行情况做一个自动诊断。...数据支持：这一部分包含了得到推测结论的数据支持，不同故障原因的诊断报告中包含的分析数据将不一样。图 1.故障诊断报告示例图-RT诊断
机器学习（MADlib）
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...
查看并管理数仓分层
在 基本信息 区域，即可查看目标数仓分层的 英文缩写、英文名、中文名、负责人、分层归属、模型类型、创建人、创建时间，以及最近一次修改该数仓分层的 修改人 及 修改时间 等信息。您也可以根据业务需求，单击右上角的 编辑，修改目标分层...
开发Link Visual的功能介绍
本文档主要介绍Link Visual的常用功能在控制台上定义的物模型，以及设备端与App端的工作流程。直播功能开发 直播视频支持H264/H265，音频支持G711A/AAC_LC。采用RTMP云转+P2P混合方式，在保证直播稳定性的同时降低成本。开发直播功能时，您...
配置及使用数仓分层检查器
数仓分层检查器用于规范目标分层中模型及指标的命名，制定模型及指标的命名规范，在模型和指标创建时，系统会根据该规范自动生成表名，模型发布成表后，使用方也能通过表名快速了解表的业务信息。本文为您介绍如何配置及使用数仓分层检查器...
线性回归
一、组件说明 线性回归模型通过找到一条最佳拟合直线（或超平面），将输入特征映射到一个连续数值输出。在模型训练过程中，采用最小二乘法（least squares）估计模型参数，即最小化输出结果与预测值之间的误差平方和。线性回归模型具有简单...
机器学习开发示例
例如下面的代码采用第一个模型（modelA），并根据特征（features）向您显示标签（原始销售价格）和预测（预测销售价格）%pyspark#运行线性回归模型，并展示数据 predictionsA=modelA.transform(ml_data)predictionsA.show(10)数据打印 步骤...
线性回归
功能说明 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。计算逻辑原理 回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中...
分段多项式回归
功能说明 分段多项式回归是分段进行分析因变量和多个自变量之间的线性关系模型。计算逻辑原理 分段多项式：通过把输入变量的取值空间分割成连续的区间，然后在每个区间中进行多项式拟合得到的。分段多项式具有可拟合成任意形状的曲线和点的...
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...
偏最小二乘回归
功能说明 偏最小二乘回归是通过投影分别将预测变量和观测变量投影到一个新空间，来寻找一个线性回归模型。偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法，特别当两组变量的个数很多，且都存在多重相关性，而观测数据的数量（样本量）又...
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...
光模块故障
本文介绍光模块发生故障的原因和处理方法。问题现象 光模块连接后，接口指示灯没有变为绿色。可能原因 光模块不兼容或损坏。智能接入网关设备支持的光模块型号请参见 光模块型号。说明 目前仅SAG-1000设备支持光模块插入。解决方案 通用多...
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...
功能更新记录
全部地域 2021-09-15 故障场景参数分层 将故障场景的配置参数分为故障配置（故障的基础参数配置）、影响范围（故障的爆破半径）、通用配置（场景通用参数，如“debug日志开关”等）、流程配置（节点等执行方式手动/自动、容忍度等），从而...
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...
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