电子表格支持函数说明
MMULT 计算给定数组或范围所对应的两个矩阵的矩阵乘积。MOD 返回取模运算的结果，即除法运算后的余数。MROUND 将数值取整为另一整数最接近的整数倍。MULTINOMIAL 返回参数和的阶乘除以各参数阶乘的乘积后得到的值。MUNIT 返回 n x n 的单位...
块存储FAQ
说明 不要重复添加挂载信息，否则会导致实例开机重复挂载，系统无法启动。使用 vim 修改/etc/fstab 文件。将错误的信息注释或者删除，添加对应的挂载信息。运行 mount-a 测试是否能挂载成功。常规的操作流程请参见 初始化小于等于2 TiB数据...
画布
createLinearGradient 创建一个线性的渐变色。需要使用 addColorStop()来指定渐变点，至少需要两个。入参 参数 类型 定义 x0 Number 起点 X 坐标。y0 Number 起点 Y 坐标。x1 Number 终点 X 坐标。y1 Number 终点 Y 坐标。代码示例 const ...
挂载访问FAQ
如何解决服务器开机自启动挂载NFS文件系统失败？挂载NFS文件系统时，返回mount:can't find/root/nas in/etc/fstab该如何处理？如何解决在NFS文件系统中创建文件延迟问题？如何解决向NFS文件系统中写入数据延迟问题？Windows挂载SMB文件系统...
奇异值分解
奇异值分解（Singular Value Decomposition）是线性代数中一种重要的矩阵分解，是矩阵分析中正规矩阵求对角化的推广。在信号处理、统计学等领域有重要应用。背景信息 奇异值分解的公式为 X=U S V’。参数配置 您可以使用以下任意一种方式，...
组件参考：所有组件汇总
奇异值分解 该组件是线性代数中一种重要的矩阵分解，是矩阵分析中正规矩阵求对角化的推广。异常检测 该组件用于检测连续值和枚举值类特征的数据，帮助您挖掘数据中的异常点。线性模型特征重要性 该组件包括线性回归和二分类逻辑回归，支持...
使用可视化大屏查看分析报告
数据可视化分析：相关系数矩阵 直方图 散点图 箱线图 数据视图 特征工程：线性模型特征重要性 随机森林特征重要性 模型评估：混淆矩阵 聚类模型评估 多分类评估 二分类评估 模型可视化：GBDT二分类 GBDT回归 随机森林 XGBoost训练 统计分析...
偏最小二乘回归
偏最小二乘回归特别适合当预测矩阵比观测的有更多变量，以及 X 的值中有多重共线性的时候。参数说明 IN端口 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 配置模型特征变量。是 整数或浮点数 说明 若存在非数值数据，则会抛...
相关性分析
皮尔逊相关系数：用于衡量两个数据集是否在一条线上面，即针对线性数据的相关系数计算，针对非线性数据便会有误差。肯德尔相关系数：用于反映分类变量的相关性，即针对无序序列的相关系数计算，非正太分布的数据。斯皮尔曼相关系数：用于非...
高斯过程回归
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 alpha 拟合期间将值添加到内核矩阵的对角线，可选，不填默认为1e-10。否 无[0,99999999]内核 指定高斯过程协方差函数的内核。是 高斯核 高斯核 线性核 二次有理核 ...
发电场输出电力预测
工作流运行完成后，您可以右键单击画布中的 相关系数矩阵，在快捷菜单，单击 可视化分析，查看各特征对输出电力PE的影响。② 将数据集按照8:2拆分为训练数据集和预测数据集。③ 通过 线性回归 组件进行回归建模。④ 通过 预测 组件预测该...
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...
使用ALS算法实现音乐评分预测（旧版）
ALS矩阵分解算法会将矩阵A分解为两个矩阵（矩阵X和矩阵Y）相乘。矩阵A=矩阵X*矩阵Y的转秩 矩阵X的列和矩阵Y的行可以称为ALS因子。假设有3个因子（性格、教育程度及爱好），则矩阵A经过ALS分解得到的矩阵X如下。矩阵A经过ALS分解得到的矩阵Y...
GMM聚类
是 完全协方差矩阵 完全协方差矩阵 相同完全协方差矩阵 对角协方差矩阵 球面协方差矩阵 EM 迭代停止阈值 EM迭代停止阈值，当下限平均增益低于此阈值时，EM迭代将停止。是 0.001[0,99999999]协方差对角非负正则化 协方差对角非负正则化，...
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...
线性规划-专题多篇
优化求解器的线性规划学习案例。数学规划求解-线性规划 我们有提供6个案例讲解线性规划（LP）的概念和应用场景，讲解遇到不同问题时，如何分析问题，建模，然后调用优化求解器求解，再利用求解器的结果去解决问题。并提供了10+源代码供参考...
线性回归
本文为您介绍线性回归组件。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...
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...
定义维度与构建总线矩阵
根据阿里巴巴OneData方法论，明确每个主题域中有哪些业务过程后，您需要开始定义维度，并基于维度构建总线矩阵。定义维度 在划分主题域、构建总线矩阵时，需要结合对业务过程的分析定义维度。本教程中，以A电商公司的营销业务板块为例，在...
定义维度与构建总线矩阵
明确每个数据域下有哪些业务过程后，您需要开始定义维度，并基于维度构建总线矩阵。定义维度 在划分数据域、构建总线矩阵时，需要结合对业务过程的分析定义维度。以本教程中A电商公司的营销业务板块为例，在交易数据域中，我们重点考察确认...
SimRank+相似度计算算法
P 表示 G 的连接矩阵，其中 表示从顶点 到顶点 的边数，则 用矩阵的符号表示，即为：其中，矩阵 表示按列归一化的 矩阵，是 的单位矩阵。的作用是把矩阵 的主对角线元素设为1。SimRank+算法在SimRank算法的基础上引入一个新的函数 表示二部...
定义维度与构建总线矩阵
明确每个数据域下有哪些业务过程后，您需要开始定义维度，并基于维度构建总线矩阵。定义维度 在划分数据域、构建总线矩阵时，需要结合对业务过程的分析定义维度。以本教程中A电商公司的营销业务板块为例，在交易数据域中，我们重点考察确认...
PAI-TF数据转换方法
数据读取后调用TransCSV的ODPS，将这5列数据分别转换为1个稠密矩阵和4个稀疏矩阵，用于模型训练。import tensorflow as tf import numpy as np def read_table(filename_queue):batch_size=128 reader=tf.TableRecordReader(csv_delimiter=...
ST_RelateMatch
返回给定的相交矩阵是否满足给定的相交模式。语法 boolean ST_RelateMatch(text intersectionMatrix,text intersectionMatrixPattern);参数 参数名称 描述 intersectionMatrix 相交矩阵。intersectionMatrixPattern 相交矩阵模式。示例 ...
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...
ST_RelateMatch
返回给定的相交矩阵是否满足给定的相交模式。语法 boolean ST_RelateMatch(text intersectionMatrix,text intersectionMatrixPattern);参数 参数名称 描述 intersectionMatrix 相交矩阵。intersectionMatrixPattern 相交矩阵模式。示例 ...
运行HPL、iPerf和FIO以测试集群性能
HPL通过对高性能计算集群采用高斯消元法求解一元N次稠密线性代数方程组的测试，评价高性能计算集群的浮点计算能力。iPerf：一个网络性能测试工具，支持设置协议、时间等相关参数，可以报告带宽、数据包丢失等。FIO：一个开源的I/O压力测试...
使用HPL测试集群浮点性能
HPL通过对高性能计算集群采用高斯消元法求解一元N次稠密线性代数方程组的测试，评价高性能计算集群的浮点计算能力。浮点计算峰值是指计算机每秒可以完成的浮点计算次数，包括理论浮点峰值和实测浮点峰值。理论浮点峰值是该计算机理论上每秒...
方差膨胀系数VIF
一、组件说明 方差膨胀系数（VIF）是用于检测多元回归模型中自变量之间多重共线性的指标。VIF是一个统计量，衡量自变量之间线性相关性的强度。如果一个自变量与其他自变量高度相关，则该自变量对响应变量的贡献将受到其他自变量的影响，这...
工业分析建模
从左侧拖入线性回归组件到画布中，将CSV组件的输出端口（OUT）连接到线性回归组件的输入端口（IN1），使得CSV组件的数据输出流入到线性回归组件中。选中线性回归组件，右侧配置栏中单击 特征变量。在 特征变量 面板，单击 添加，新增一条...
散点层（线性渐变）
本文介绍 散点层（线性渐变）的图表样式和各配置项的含义。图表样式 散点层（线性渐变）是3D地球的子组件，支持独立的样式和数据配置，包括散点的大小、颜色、类型以及经纬度等，能够以散点的形式表现地理位置上的点数据信息。配置面板 ...
相关系数矩阵
本文为您介绍 Designer 提供的相关系数矩阵。相关系数算法用于计算一个矩阵中每列之间的相关系数，取值范围为[-1,1]。系统计算时，count数按两列间同时非空的元素个数计算，两两列之间可能不同。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置...
ST_RelateMatch
返回给定的相交矩阵是否满足给定的相交模式。语法 boolean ST_RelateMatch(text intersectionMatrix,text intersectionMatrixPattern);参数 参数名称 描述 intersectionMatrix 相交矩阵。intersectionMatrixPattern 相交矩阵模式。示例 ...
StartTimedResetOperate-停复机操作开机接口
停复机操作开机接口，提供对指定的数字人停复机实例（来自虚拟数字人开放平台——实例管理页面）进行开机操作，功能等同于点击页面的开机按钮。接口说明 请确保在使用该接口前，已充分了解虚拟数字人停复机产品的 收费方式和价格。本接口...
基本概念
控制台上的概念 数学规划求解 数学规划求解 是优化求解器的一种类型，如线性规划（Linear Programing,LP）求解器是指可以用于求解线性规划问题，该问题的变量取值空间是线性连续的，目标函数和约束都是变量的线性关系。数学规划求解常见的...
1、什么是敏捷研发？
第二不等式，高效交付能不等于持续高效 有的时候，为了高效的交付，我们可以采取临时动作，比如把一群人关在一起，成立一个临时项目，这样沟通协作会更便捷，这可能会达成一时的高效。但是，如果缺乏长期质量思维，当我们在做下一个项目，...
CentOS 7系统中如何查看并设置开机启动项
概述 本文主要介绍CentOS 7系统如何查看并设置开机启动项。详细信息 阿里云提醒您：如果您对实例或数据有修改、变更等风险操作，务必注意实例的容灾、容错能力，确保数据安全。如果您对实例（包括但不限于ECS、RDS）等进行配置与数据修改，...
基本概念
本文介绍智能接入网关使用过程中可能遇到的术语和术语说明。术语 说明 智能接入网关 智能接入网关SAG（Smart Access ...您可以将多个智能接入网关终端绑定到云连接网，然后将云连接网绑定到云企业网，实现线下接入矩阵和云上中心矩阵全连接。
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...
线性支持向量机
本文介绍线性支持向量机算法组件的配置方法及使用示例。背景信息 本文中的线性支持向量机算法不通过核函数方式实现，具体实现理论请参见 算法原理 中的Trust Region Method for L2-SVM部分。使用限制 线性支持向量机算法组件仅支持二分类...
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