随机森林
随机森林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。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置随机森林组件参数。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...
工具箱
工具箱是OCR文档自学习所提供的用于模型、模板路由分类及提升识别准确率的小工具集合，当前主要提供了分类器与字段类型两大类工具。分类器管理 分类器：是一个支持多模板、多模型分类路由的工具。用户通过设定分类器中的关键词或训练样本...
工具箱
工具箱是OCR文档自学习所提供的用于模型、模板路由分类及提升识别准确率的小工具集合，当前主要提供了分类器与字段类型两大类工具。分类器管理 分类器：是一个支持多模板、多模型分类路由的工具。用户通过设定分类器中的关键词或训练样本...
资源隔离
创建资源组和分类器 语法 CREATE RESOURCE GROUP group_name TO(user='string',role='string',query_type in('select'),source_ip='cidr')-创建分类器，多个分类器间用英文逗号（,）分隔。WITH("cpu_core_limit"="INT","mem_limit"="m%",...
API概览
PredictClassifierModel 分类器服务预测API 文档自学习分类器预测接口。CreateModelAsyncPredict 模型异步预测API 文档自学习创建异步预测任务接口。GetModelAsyncPredict 获取模型异步预测结果API 模型预测分为三种类型：长文档信息抽取、...
API概览
PredictClassifierModel 分类器服务预测API 文档自学习分类器预测接口。CreateModelAsyncPredict 模型异步预测API 文档自学习创建异步预测任务接口。GetModelAsyncPredict 获取模型异步预测结果API 模型预测分为三种类型：长文档信息抽取、...
CREATE SERVER
外部服务器通常包含了外部数据包装器用来访问一个外部数据源所需的连接信息。额外的用户相关的连接信息可以通过用户映射的方式来指定。服务器名称在数据库中必须唯一。创建服务器要求使用外部数据包装器上的USAGE特权。在使用 DBLink 模块...
CREATE SERVER
外部服务器通常包含了外部数据包装器用来访问一个外部数据源所需的连接信息。额外的用户相关的连接信息可以通过用户映射的方式来指定。服务器名称在数据库中必须唯一。创建服务器要求使用外部数据包装器上的USAGE特权。在使用 DBLink 模块...
脏话识别服务
你不要说我说什么话都有节奏，*不怕我*的干嘛，我就说了咋地，*我不怕没有延迟的马路，*这种话怎么怎么了，*没怎么没怎么没怎么，只不过是这么说而已。\"};RunPreTrainServiceRequest request=new RunPreTrainServiceRequest();request....
License说明
“本地鉴权”License获取方式 此License需要绑定机器ID，需要提交机器ID号给License生成器用来生成License。机器ID号获取方式：打开系统的命令行工具，运行如下指令来获取ID号 操作系统 命令行指令 获取的ID示例 Windows wmic bios get ...
自定义KV模板
同时 工具箱 中还提供分类器管理工具与字段类型管理工具，支持用户通过同一接口完成不同版式数据的自动分类路由与高精度识别。功能优势 低成本，仅需提供一张样图即可完成模板搭建，无需标注。低门槛，通过拖拉拽可视化配置即可完成模板...
自定义KV模板
同时 工具箱 中还提供分类器管理工具与字段类型管理工具，支持用户通过同一接口完成不同版式数据的自动分类路由与高精度识别。功能优势 低成本，仅需提供一张样图即可完成模板搭建，无需标注。低门槛，通过拖拉拽可视化配置即可完成模板...
逻辑回归
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，先拟合决策边界（不局限于线性，还可以是多项式），再建立这个...
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 ...
分类管理
阿里云视频点播为您提供分类管理功能，您...创建分类树后，可在视频管理中进行使用，场景如下所示：在视频上传时选择分类，也可在详情页中，针对某个视频进行分类信息的设置调整。在视频列表中，通过 分类 快速检索属于某个分类的所有视频。
支持向量机
直观地看，借助超平面去实现一个好的分割，能在任意类别中使最为接近的训练数据点具有最大的间隔距离（即所谓的函数余量），这样做是因为通常更大的余量能有更低的分类器泛化误差。计算逻辑原理 支持向量机分类：就是找到一个平面，让两个...
树形容器
属性配置 树形容器组件属性由以下部分组成：分类 基础属性 说明 属性 只读 通过设置树形容器组件为只读状态，可以实现树形容器组件及其内部拥有只读属性的组件的不可操作状态。默认展开 未勾选默认展开时，在实际页面加载时，树形容器所有...
组件参考：所有组件汇总
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定理的概率分类算法。K均值聚类 该组件会首先随机选择K个对象作为每个簇的初始聚类中心，然后计算剩余...
资源目录、资源组与标签的区别和联系
如果将企业比作一棵树，资源目录可以用来构建树的主干和分支，资源组和标签可以对分支上树叶进行归纳和管理。请根据企业的实际情况选择资源目录、资源组或标签三个云服务中的一个或多个组合。资源组鉴权与标签鉴权的区别 资源组和标签都...
可视化图表概述
进度指示 指标拆解树 指标拆解树用于拆解维度和度量，通过维度拆解，可以轻松查看各个部分对整体的贡献。分析 拆解依据 指标关系图 指标关系图用于编辑指标间关系，通过关系图展示。指标 关系 线/面图类 图表名称 样例 适用场景 数据要素 ...
LightGBM算法
简介 LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）是一个基于决策树算法的分布式梯度提升框架。设计初衷是提供一个快速、高效、低内存、高准确度、支持并行和大规模数据处理的工具。LightGBM可以减少数据对内存的使用、减少通信代价以及...
创建逻辑模型：明细表
例如，分析产品销售情况，您可以创建销售明细表，用来存储产品维度（作为外键）、时间维度（作为外键）以及销售总量。本文为您介绍如何创建明细表。前提条件 已创建数仓分层。数仓分层是将不同功能作用的表挂载至统一的数据层，方便您查找...
新零售电子价签解决方案（MQTT）
智能AP 市面常见的智能路由器等网络设备，支持应用编程，可以同时承担互联网接入以及局域网设备控制等工作。电子价签 实际分布在商场超市等场所中的电子显示屏幕，一般使用蓝牙、ZigBee等无线传感网络协议和智能AP节点组网。电子价签管控...
ST_Split
blade 切割器，用来切割目标对象的Geometry对象。描述 该函数支持用（Multi）Point切割Line，用（Multi）Line或（Multi）Polygon切割线，用Line切割（Multi）Polygon。返回的Geometry对象形始终是一个集合。从理论上讲，将 ST_Union 应用于...
ST_Split
blade 切割器，用来切割目标对象的Geometry对象。描述 该函数支持用（Multi）Point切割Line，用（Multi）Line或（Multi）Polygon切割线，用Line切割（Multi）Polygon。返回的Geometry对象形始终是一个集合。从理论上讲，将 ST_Union 应用于...
概述
温湿度传感器：用来监测车间的温湿度。电参数测量仪：用来监测车间内设备的电压、电流和负荷功率。操作步骤 购买企业版实例：在物联网平台购买 企业物联网平台 形态的实例。创建产品和设备：在物联网平台上创建两个产品和设备。为产品定义...
查询非结构化数据
说明 您可以根据需要选择Extractor、StorageHandler或Outputer类型：Extractor：自定义输入数据解析器，用来实现自定义处理数据读取的逻辑，即如何读取非结构化数据。StorageHandler：用于指定和配置自定义Extractor和Outputer的实现类。...
GBDT二分类预测V2
每一棵决策树对应一个弱学习器，将这些弱学习器组合在一起，可以达到比较好的分类或回归效果。梯度提升的基本递推结构为：其中，通常为一棵 CART 决策树，为决策树的参数，为步长。第m棵决策树在前m-1棵决策树的基础上对目标函数进行优化。...
创建和管理CLB虚拟服务器组
端口：云服务器开放用来接收请求的端口。在同一个 CLB 实例内，服务器端口可重复。权重：权重越高的云服务器将被分配到更多的访问请求。重要 权重范围为0~100，如果权重设置为0，该服务器不会再接受新请求。单击，支持批量修改已添加服务器...
软件定时器
所有正在运行的定时器会被挂接到g_timer_head链表，定时器任务循环的从g_timer_head链表中取出时间最近一次的定时器，通过当前tick计数和该定时器的超时tick数来判断定时时间是否到，如果该定时器触发时间已到则立即执行其处理函数，否则...
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...
快速入门
维度包含维度值、节点两层结构，类似于文件夹和文件的结构，只有维度可以标记资源实例，节点用来构建树结构，最多支持5层结构。可以依据组织、部门、项目、成本中心等业务树创建维度树，当业务调整时，不需要更改维度和资源实例的关联关系...
Quick BI树形筛选器配置后无法筛选出数据，查看图表...
问题描述 Quick BI树形筛选器配置后无法筛选出数据，查看图表SQL也明显错误。问题原因 树形菜单绑定的字段绑定的是父级字段导致识别错误。解决方案 树形菜单和图表的绑定字段应该为最小子菜单，比如：适用于 Quick BI
规则vs触发器
许多触发器可以干的事情同样也可以用PostgreSQL规则系统来实现。目前不能用规则来实现的东西之一是某些约束，特别是外键。可以放置一个合格的规则在一列上，这个规则在列的值没有出现在另一个表中时把命令重写成 NOTHING。但是这样做数据就...
梯度提升回归树算法（GBRT）
简介 GBRT算法是集成学习Boosting家族的成员，使用了前向分布算法，但是弱学习器限定了只能使用CART回归树模型。前向分布算法的思想是基于当前模型和拟合函数来选择合适的决策树函数，从而最小化损失函数。GBRT主要有以下两部分组成：回归...
决策树
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节点组成的树。参数说明 IN端口 参数名 参数描述 是否必填 ...
语法简介
函数分类 标准模式的SLS DSL是通过调用函数的方式完成的，其内置两百多个函数，主要分为两类：全局操作函数 主要用来接收日志、处理并返回日志的函数。且只有全局操作函数才能构建加工规则的每个步骤。表达式函数 通用型函数，接受特定参数...
饼图
重要 在画布编辑器中添加BI分析组件时，图层栏内会自动在当前BI组件上方对应生成一个分析器，且需要提前创建数据集以供BI分析组件选择并配置使用，创建数据集和分析器交互使用说明详情，请参见 添加数据集 和 BI分析器交互使用说明。...
XGBoost
计算逻辑原理 XGBoost是一棵树集成模型，它使用的是K（树的总数为K）个树的每棵树对样本的预测值的和作为该样本在XGBoost系统中的预测，XGBoost算法思想就是不断地添加树，不断地进行特征分裂来生长一棵树，每次添加一棵树，其实是学习一个...
随机森林
是 分类 分类 回归 树数量 要执行的提升阶段数。梯度提升对于过度拟合具有相当强的鲁棒性，因此大量提升通常会带来更好的性能 否 100[1,10000]最大深度 各个回归估计量的最大深度。最大深度限制了树中节点的数量 否-1[-1,99999999]最小分割...
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