工况识别-预测
计算逻辑原理 使用聚类、降维等无监督学习方法对工业数据进行分析，对不同工况数据分别建模。参数说明 IN端口-输入参数 参数名 参数描述 是否必填 输入数据类型 模型应用 选择模型类型与具体模型，再配置模型输入数据。是 特征变量：整数或...
设置主动防御
主动防御通过无监督学习的方式，对域名的访问流量进行深度学习，并根据机器学习算法模型为不同访问请求打分，标记正常分值。在请求分值的基础上，主动防御能够定义域名的正常访问流量基线，并基于此生成定制化的安全策略。通过将流量分层的...
混淆矩阵
混淆矩阵（Confusion Matrix）适用于监督学习，与无监督学习中的匹配矩阵对应。在精度评价中，混淆矩阵主要用于比较分类结果和实际测量值，可以将分类结果的精度显示在一个矩阵中。本文为您介绍混淆矩阵组件的配置方法。使用限制 支持的...
阿里云ES机器学习
ES ML应用 类型 解释 实战文档 异常检测 主要用于识别时间序列数据中的异常行为，属于无监督学习，如日志文件、金融交易等。ES使用统计模型来检测数据中的离群点和不寻常模式。创建推理机器学习任务 基于Data frame 的回归与分类 允许对...
什么是人工智能平台PAI
无监督学习（Unsupervised Learning）：所有样本没有目标值，期望从数据本身发现一些潜在规律，例如解决聚类问题。强化学习（Reinforcement Learning）：相对较为复杂，系统与外界环境不断交互，在外界反馈的基础上决定自身行为，以达到...
工况识别-训练
计算逻辑原理 使用聚类、降维等无监督学习方法对工业数据进行分析，对不同工况数据分别建模。参数说明 IN端口-输入参数 参数名 参数描述 是否必填 输入数据类型 数据源类型 特征变量 用于建立训练模型的特征变量。是 整数或浮点数（说明：...
PLDA
LDA也是一种无监督学习算法，在训练时您无需手工标注的训练集，仅需要在文档集中指定主题的数量K即可（K即为PLDA参数topic）。LDA首先由David M.Blei、Andrew Y.Ng和Michael I.Jordan于2003年提出，在文本挖掘领域应用于文本主题识别、文本...
组件参考：所有组件汇总
混淆矩阵 该组件适用于监督学习，与无监督学习中的匹配矩阵对应。多分类评估 该组件是指基于分类模型的预测结果和原始结果，评估多分类算法模型的优劣性，从而输出评估指标（例如Accuracy、Kappa及F1-Score）。深度学习 PyTorch使用指南...
MapReduce
机器学习：监督学习、无监督学习和分类算法（例如决策树、SVM）。自然语言处理：基于大数据的训练和预测。基于语料库构建单词同现矩阵，频繁项集数据挖掘、重复文档检测等。广告推荐：用户单击（CTR）和购买行为（CVR）预测。MapReduce流程...
横向聚类
一、组件说明 横向聚类组件是横向场景下的一种无监督机器学习算法，用于将n个数据点分成k个簇，使得簇内的数据点具有高度相似性。聚类算法通过度量数据点之前的相似性或距离来确定数据点之间的关系，将相似的数据点划分到同一簇中。适用于...
通过Elasticsearch机器学习实现业务数据的智能检测和...
背景信息 Elasticsearch机器学习分为无监督机器学习Unsupervised和监督机器学习Supervised两类：无监督机器学习包括Single metric和Populartion等场景，对数据进行异常检测。该模式不需要训练机器学习什么是异常，机器学习算法将自动检测...
特征离散
支持等频离散和等距离离散等无监督离散。说明 无监督离散的特征离散默认为等距离离散。支持基于Gini增益离散和基于熵增益离散等有监督离散。说明 标签类特征离散必须是枚举类型STRING或BIGINT类型。有监督离散是根据熵增益不断遍历寻找切分...
横向预测
若后续对无监督模型评估，可选。特征字段 用于预测的特征字段，数值类型，多选。注意：正常情况下请检查，在特征字段中不要勾选标签字段。支持单方特征字段进行单方预测，或选择合并（两方）特征字段进行联合预测。输入特征为KV格式 目前...
机器学习
在机器学习方面，MADlib除提供数理统计通用函数/存储过程之外，还提供一系列比较经典的监督/非监督学习算法库。说明 AnalyticDB PostgreSQL版 MADlib机器学习的函数库版本为madlib 1.16，且暂不支持XGBoost、lightGBM、GBDT等函数。MADlib...
机器学习（MADlib）
在机器学习方面，MADlib除提供数理统计通用函数、存储过程之外，还提供一系列比较经典的监督、非监督学习算法库。前提条件 RDS PostgreSQL实例版本满足以下要求：实例大版本为PostgreSQL 12、11。实例内核小版本为20230830或以上。重要 ...
函数概述
无监督聚类函数 聚类算子基于密度进行聚类，发现数据中的模式和异常数据。说明 只支持华东2（上海）地域。日期与时间函数 支持处理DATE、DATETIME、TIMESTAMP等日期类型数据，实现加减日期、计算日期差值、提取日期字段、获取当前时间、...
决策树
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分类或回归问题进行建模。...
无监督聚类函数
基于密度的聚类算法属于无监督方法，对数据的输入顺序敏感，不同顺序的输入数据可能导致不同的聚类结果。函数格式 SELECT DBSCAN(congfig,col_list_for_cluster,col_for_cluster,other_col)as(cluster_result,col_for_cluster,other_col)...
机器学习开发示例
数据展示，打印schema%pyspark data.show(5)data.printSchema()数据打印 步骤三：准备ML算法数据 说明 在监督学习（例如回归算法）中，通常需要定义标签(lable)和一组要素(features)。在此线性回归示例中，标签为2015年中位数销售价格...
金融云产品列表
云安全中心 部署 部署 部署 部署 Web应用防火墙 WAF 部署 部署 部署 部署 云原生大数据计算服务MaxCompute 无 部署 部署 无 大数据开发治理平台 DataWorks 无 部署 部署 无 DataV数据可视化 无 无 部署 无 机器学习PAI 无 无 部署 无 视频...
图像度量学习训练（raw）
如果您的业务场景涉及度量学习，则可以通过图像度量学习训练（raw）组件构建度量学习模型，从而进行模型推理。本文为您介绍图像度量学习训练（raw）组件的配置方法和使用示例。前提条件 已开通OSS并完成授权，详情请参见 开通OSS服务 和 云...
视频分类训练
无 初始学习率 是 初始学习率。x3d 模型推荐使用学习率0.1，swin 模型推荐使用学习率0.0001。0.1 训练迭代轮数 是 训练的迭代轮数。x3d 模型推荐300，swin 模型推荐30。10 warmup迭代轮数 是 开始设置较小的学习率进行训练，直到 warmup...
支持向量机
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一系列的超平面，可以用于分类、回归或者别的任务。直观地看，借助超平面去...
支持插件列表
madlib 无 无 无 无 1.18.0 1.18.0 无 机器学习、图计算模型开源库。mysql_fdw 1.2 1.2 1.2 1.1 1.1 1.1 1.1 读写RDS MySQL实例或自建MySQL数据库里的数据。oracle_fdw 无 无 无 无 1.1 无 无 支持操作PostgreSQL表同步更新Oracle数据库中...
概述
SQLML是MaxCompute提供的应用机器学习能力的SQL语言入口。MaxCompute SQLML在底层依赖 人工智能平台 PAI 平台做模型创建、预测、评估等操作。本文为您介绍SQLML的功能、支持的机器学习模型、支持的预测模型函数和评估模型函数。功能介绍 ...
LightGBM
否-1[-1,100]学习率 无 否 0.1(0,1]树的数量 要适应的增强树的数量。否 100[1,10000]测试集比例 测试模型的数据占总输入数据的比例，用于计算模型的评价指标。是 0.2[0,1]测试集生成方式 根据选定方式，选取部分数据作为测试集，剩余部分...
常见问题
路由配置 动态学习 连接VBR实例和VPC实例至转发路由器时提供高级配置，使用高级配置后可实现路由的自动传播和学习，无需手动配置路由。手动配置 连接VBR实例和VPC实例至转发路由器时提供高级配置，如果不使用高级配置，可通过转发路由器的...
智能异常分析概述
无监督 根据类别未知（未被标记）的训练样本解决模式识别中的各种问题。有监督 有监督的学习是从标签化训练数据集中推断出函数或模型的机器学习任务。日志常量 日志往往由程序中的 logging 语句或者 print 语句产生。例如 connect mysql ...
黄牛账号识别之GraphCompute解决方案
这里构建半监督学习的流程，基于业务提供的风险数据作为原始输入，挖掘风险数据周边的高风险实例，并将挖掘的实例反馈给业务校验，接下来将业务校验认为有风险的实例添加到原始输入中，继续迭代，从而召回更多的风险数据。半监督方法只能...
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 ...
Contextual Bandit 算法
在这种循环下，训练集和测试集与监督学习独立同分布的假设相去甚远，同时系统层面上缺乏有效探索机制的设计，可能导致模型更聚焦于局部最优。在用户行为稀疏的场景下，数据循环问题尤其显著。问题的本质：有限的数据无法获得绝对置信的预估...
标注模板说明
尽管在这两个步骤中，标注数据的量理论上是越多越好，但它们与预训练阶段所依赖的大规模无监督数据源相比较，相对数量仍然较少。创建模板 在 官方模板 页选择 多模态RLHF标注-自动问答 或 多模态RLHF标注-输入问答 模板，单击右下角 编辑，...
功能概述
功能简介 自学习模型生产平台，简称自学习，是基于阿里巴巴视觉智能技术实践经验，面向AI...自学习平台基于达摩院的图像算法积累，结合AutoML、自监督和迁移学习等技术，能够基于较少的数据构建高效的模型，获得出色的算法效果和运行性能。
标签传播聚类
标签传播算法LPA（Label Propagation Algorithm）是基于图的半监督学习方法，其基本思路是节点的标签（community）依赖其相邻节点的标签信息，影响程度由节点相似度决定，并通过传播迭代更新达到稳定。标签传播聚类组件能够输出图中所有...
概述
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数据集成；然后，算法工程师通过自定义的特征工程流程、模型训练脚本以及...
LLM模型训练
无 参数设置 学习率 是 学习率。0.00001 总的训练迭代epoch轮数 是 总的训练迭代epoch轮数。5 每个gpu训练batch_size 是 每个gpu训练batch_size。4 最大序列长度 是 最大序列长度。512 lora_rank 是 lora_rank。64 梯度累积步数 是 梯度...
SP经营许可证的申请条件
申请SP经营许可证，应当符合下列条件。（一）经营者为依法设立的公司。（二）有与开展经营活动相适应的资金和专业人员。...（六）公司及其主要出资者和主要经营管理人员三年内无违反电信监督管理制度的违法记录。（七）国家规定的其他条件。
ISP经营许可证的申请条件
申请ISP经营许可证，应当符合下列条件。（一）经营者为依法设立的公司。（二）有与开展经营活动相适应的资金和专业人员。...（六）公司及其主要出资者和主要经营管理人员三年内无违反电信监督管理制度的违法记录。（七）国家规定的其他条件。
CDN经营许可证的申请条件
申请CDN经营许可证，应当符合下列条件。（一）经营者为依法设立的公司。（二）有与开展经营活动相适应的资金和专业人员。...（六）公司及其主要出资者和主要经营管理人员三年内无违反电信监督管理制度的违法记录。（七）国家规定的其他条件。
IDC经营许可证的申请条件是什么？
申请IDC经营许可证，应当符合下列条件。（一）经营者为依法设立的公司。（二）有与开展经营活动相适应的资金和专业人员。...（六）公司及其主要出资者和主要经营管理人员三年内无违反电信监督管理制度的违法记录。（七）国家规定的其他条件。
- 产品推荐
- 这些文档可能帮助您