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...
备份大小
图中的 归档备份 是指已保留超过2年（730天）的数据备份，数据 是指非归档的数据备份。备份大小说明 与存储空间使用量的关系 数据备份和日志备份存放在备份空间，都不占用存储空间。日志分为本地日志和日志备份。日志 说明 费用 作用 本地...
分段多项式回归
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 配置模型特征列 是 整数或浮点数 说明 若存在非数值数据，则会抛出异常。CSV组件。IGateOffline组件。平台上其他数据处理组件。按照平台组件开发的自定义组件...
高斯过程回归
功能说明 高斯过程回归是使用高斯过程先验对数据进行回归分析的非参数模型。计算逻辑原理 高斯过程回归中支持三种核函数：高斯核：，其中尺度因子，尺度 是高斯核函数的参数。线性核：，其中偏移 和尺度因子，是线性核函数的参数。二次有理...
逻辑回归
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 配置模型特征列 是 整数或浮点数 说明 若存在非数值数据，则会抛出异常。CSV组件。IGateInOffline组件。平台上其他数据处理组件。按照平台规范开发的自定义...
泊松分布拟合
功能说明 泊松分布拟合组件支持对给定数据点进行泊松分布拟合，利用KS检验数据是否服从泊松分布，输出拟合后的概率分布，以及KS检验结果、泊松分布的期望（方差）。计算逻辑原理 泊松分布：泊松分布的概率密度函数为 泊松分布的参数是 单位...
高斯分布拟合
功能说明 高斯拟合分布组件支持对给定数据点进行高斯分布拟合，利用KS检验数据是否服从高斯分布，输出拟合后的概率分布，以及KS检验结果、高斯分布均值、标准差。计算逻辑原理 高斯分布：若随机变量 服从一个位置参数、尺度参数为 的概率...
卡方分布拟合
功能说明 卡方分布拟合组件支持对给定数据点进行卡方分布拟合，利用KS检验数据是否服从卡方分布，输出拟合后的概率分布，以及KS检验结果、卡方分布自由度。计算逻辑原理 卡方分布：卡方分布是统计推断中应用最广泛的概率分布之一。其定义为...
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...
组件参考：所有组件汇总
推荐方法 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。ALS矩阵分解 交替最小二乘ALS（Alternating Least Squares）算法的原理是对稀疏矩阵进行模型分解，评估...
滤波
是 整数或浮点数 说明 若存在非数值数据，则会抛出异常 不限 OUT端口-输出参数 参数名 参数描述 输出数据类型 OUT 滤波后的输出，与IN端口配置的输入参数一致。浮点数 其他参数 参数名 参数描述 是否必填 参数默认值 参数范围 滤波类型 ...
概述
AnalyticDB PostgreSQL版 向量分析可以通过AI算法提取非结构化数据的特征，并利用特征向量作为非结构化数据的唯一标识，帮您快速且低成本地实现对非结构化数据检索和对结构化数据关联分析。向量数据库简介 在现实世界中，绝大多数的数据都...
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...
单值查询数据
算子 描述 插值方法 avg 平均值 线性插值（斜率拟合）count 数据点数 插0 mimmin 最小值 插最大值 mimmax 最大值 插最小值 min 最小值 线性插值 max 最大值 线性插值 none 不做计算 插0 sum 求和 线性插值 zimsum 求和 插0 Filters说明 有...
多值数据查询
多值模型数据查询 mquery 请求路径和方法 请求路径 请求方法 描述/api/mquery POST 查询数据 重要 多值模型数据和原来写入的单值模型数据不兼容。单值模型数据需要通过原有的/api/put 接口进行写入。同时多值写入数据需要通过/api/mquery ...
线性回归
线性回归模型具有简单、易于理解和解释的特点，同时可以通过多项式扩展等方法处理非线性数据，具有较高的泛化能力和预测准确率。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...
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
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 配置模型特征列 是 整数或浮点数 说明 若存在非数值数据，则会抛出异常。CSV组件。IGateOffline组件。平台上其他数据处理组件。按照平台组件开发的自定义组件...
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...
基本概念
本地IDC自建数据库：本地IDC自建数据库是部署在非云环境（如本地IDC、托管机房等）的数据库实例。阿里云ECS自建数据库：阿里云ECS自建数据库是部署在阿里云ECS上的数据库实例。集群：集群是一个或者多个相同数据库引擎（如MySQL、Oracle、...
岭回归预测
算法原理 岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于...
偏最小二乘回归
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）又较少时，用偏小二乘回归建立的模型具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点。计算逻辑原理 偏最小二乘...
岭回归训练
算法原理 岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于...
LightGBM
是 整数或浮点数 说明 若存在非数值数据，则会置为NaN。CSV组件。IGateOffline组件。平台上其他数据处理组件。按照平台组件开发的自定义组件。目标变量 配置模型目标变量。是 分类：整数或浮点数或字符 回归：整数或浮点数 说明 若存在非...
应用场景
敏感数据识别与打标 DSC 能从海量数据中发现和锁定保护对象，精准区分敏感数据与非敏感数据。通过内置算法规则和自定义敏感数据识别规则，对其存储的数据库类型数据以及非数据库类型文件进行整体扫描、分类、分级，并根据结果做进一步的...
品牌升级
无论是数据湖中的非结构化或半结构化数据，还是数据库中的结构化数据，您都可使用 AnalyticDB for MySQL 构建企业的数据分析平台，同时完成高吞吐离线处理和高性能在线分析，实现降本增效。此次品牌升级，存量分析型数据库MySQL版（ADS）...
基本概念
数学规划求解常见的子问题类别还有混合整数规划（Mixed Integer Programing,MIP)、非线性规划（Nonlinear Programing，NLP）等。除此外，当前还有 仿真优化 和 在线优化 类别能力，可联系我们获取。本地运行版 本地运行版，简称本地版，是...
产品优势
无论是数据湖中的非结构化或半结构化数据，还是数据库中的结构化数据，您都可使用 AnalyticDB MySQL 构建企业的数据分析平台，同时完成高吞吐离线处理和高性能在线分析，实现降本增效。弹性能力和扩展性 AnalyticDB MySQL版 采用云原生技术...
基本概念
Validation Loss Validation Loss代表针对验证集学习的拟合程度，曲线一般呈现先下降后上升趋势，Loss越小，表示验证数据拟合程度越高，优秀的模型效果往往出现Validation Loss的最小值节点，此时拟合程度最佳，训练效果最好。Validation ...
梯度提升回归树
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 配置模型特征列 是 整数或浮点数 说明 若存在非数值数据，则会抛出异常。CSV组件。IGateInOffline组件。平台上其他数据处理组件。按照平台规范开发的自定义...
数据源中心
EMR Workflow的数据源中心支持配置数据源，以满足不同的数据存储和访问需求。本文为您介绍如何创建、编辑和删除数据源。使用限制 数据源所在的集群和运行工作流时选择的集群需要在同一VPC下。创建数据源 进入数据源中心页面。使用阿里云...
登录数据库
相关操作 在您成功登录数据库后，可能需要进行如下操作：在SQL Console中，针对该数据库进行创建表、查询表数据、变更表数据等操作。具体操作，请参见 SQL Console初体验。导出数据库中已有的数据。具体操作，请参见 数据库导出。创建数据...
功能更新动态（2022年之前）
2021年08月19日 华北2（北京）、华东1（杭州）购买指引、计费说明 2021年08月24日 华南1（深圳）2021年08月26日 华东2（上海）数据源：可支持的数据源类型和版本拓展，优化数据源配置交互 新建数据源页面支持分类展示数据源类型，同时增加...
常见问题
数据安全中心DSC根据为不同行业预先定义的敏感数据关键字段，扫描MaxCompute、OSS、阿里云数据库服务（RDS、PolarDB-X、PolarDB、OceanBase、表格存储等）和自建数据库中的数据，通过敏感数据规则，判断和打标敏感数据，为数据安全审计、...
功能概述
实现原理 分析型数据库MySQL版的向量分析旨在帮助您实现非结构化数据的近似检索和分析，其实现原理是通过AI算法提取非结构化数据的特征，然后利用特征向量唯一标识非结构化数据，向量间的距离用于衡量非结构化数据之间的相似度。...
创建数据库
若要使用云数据库RDS，您需要在实例中创建数据库。本文介绍如何为RDS PostgreSQL实例创建数据库。概念 实例：实例是虚拟化的数据库服务器。您可以在一个实例中创建和管理多个数据库。数据库：数据库是以一定方式储存在一起、能与多个用户...
非结构化分析
功能说明 向量分析实现原理是通过AI算法提取非结构化数据的特征，然后利用特征向量唯一标识非结构化数据，向量间的距离用于衡量非结构化数据之间的相似度。AnalyticDB PostgreSQL版 向量检索分析基于MPP查询架构构建，帮助用户实现基于SQL...
数据建模：智能数据建模
智能数据建模是阿里云DataWorks自主研发的智能数据建模产品，沉淀了阿里巴巴十多年来数仓建模方法论的最佳实践，包含数仓规划、数据标准、维度建模及数据指标四大模块，帮助企业在搭建数据中台、数据集市建设过程中提升建模及逆向建模的...
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...
梯度提升决策树
参数说明 IN端口-输入参数 参数名 参数描述 输入数据类型 数据源类型 特征变量 配置模型特征列 整数或浮点数 说明 若存在非数值数据，则会抛出异常。CSV组件。IGateOffline组件。平台上其他数据处理组件。按照平台组件开发的自定义组件。...
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