创建安全联邦学习任务（任务模式）
普通格式：表明数据没有事先进行数据特征数值化处理，适用字段特征个数较少情况 KV格式：所有列均为string类型。features列格式为key:value keyN:valueN键值对组合，空格分割。适用特征维度特别多，特别是神经网络算法。数据集设置 配置...
如何设置数据特征中的最小值和最大值
本文介绍如何设置数据特征中的最小值和最大值。数据特征中的最小值和最大值是指当前指标在极端情况下最大可接受的边界。当指标值超出该边界时，模型判断该指标异常，并产生异常事件。该异常事件具备最高异常分数（1.0），将触发告警。如果...
人工神经网络
人工神经网络（Artificial Neural Network，缩写ANN），简称神经网络或类神经网络，是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。人工神经网络有多层和单层之分...
支持向量回归算法（SVR）
sigmoid：使用该函数作为核函数时，效果类似多层神经网络。c 松弛系数的惩罚项系数。取值为大于0的浮点数，可不填。默认值为1。说明 如果数据质量较差，可以适当降低惩罚项 c 的值。epsilon SVR损失函数的阈值。当预测值与实际值的差值等于...
基础散点图
数据源 单击 配置数据源，可在 设置数据源 面板中修改数据源类型和数据查询代码、预览数据源返回结果以及查看数据响应结果，详情请参见 组件数据源配置。数据过滤器 数据过滤器提供数据结构转换、筛选和一些简单的计算功能。单击 添加过滤...
基础散点图
数据源 单击 配置数据源，可在 设置数据源 面板中修改数据源类型和数据查询代码、预览数据源返回结果以及查看数据响应结果，详情请参见 配置资产数据。数据过滤器 数据过滤器提供数据结构转换、筛选和一些简单的计算功能。单击 添加过滤器...
横向MLP二分类/MLP多分类/MLP回归
多层感知机是一种前馈神经网络，通过多个神经元的组合对输入特征进行非线性变换和特征提取，最终输出一个连续的预测结果。在训练过程中，利用反向传播算法（Backpropagation）和梯度下降算法（Gradient Descent）来优化模型参数，以最小化...
异常检测
异常检测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。背景信息 异常检测的方法包括箱型图（Box-plot）和AVF（Attribute Value Frequency）：箱型图用于检测连续值类特征的数据，根据箱线图最大值和最小值检测异常特征...
模型创建
Lindorm AI引擎支持导入预训练AI模型，对数据库内的数据进行分析和处理或对时序数据进行建模，执行时序分析类任务。语法 CREATE MODEL model_name FROM {table_name|(select_statement)|model_file_path|huggingface_repo|modelscope_repo}...
CREATE MODEL
TFT TFT（Temporal Fusion Transformer）算法是基于Transformer机制的深度神经网络算法，详细信息，请参见 TFT论文。时序异常检测 TIME_SERIES_ANOMALY_DETECTION esd 达摩院自研算法，适用于尖刺型异常（例如监控曲线出现尖刺的现象），...
TairVector性能白皮书
200 1,183,514 10,000 902 MB COSINE Deep-image-96-angular 该数据集是ImageNet图片经过GoogLeNet模型训练，从最后一层神经网络提取的向量。96 9,990,000 10,000 3.57 GB COSINE Random-s-100-euclidean 该数据集为测试工具随机生成，不...
组件参考：所有组件汇总
GBDT二分类 该组件的原理是设置阈值，如果特征值大于阈值，则为正例，反之为负例。PS-SMART二分类 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，SMART（Scalable Multiple Additive Regression Tree）是GBDT...
数据转换模块
public-DinputFeatureTableName=feature_table-DinputBinTableName=bin_table-DoutputTableName=output_table-DmetaColNames=label-DfeatureColNames=feaname1,feaname2 参数 描述 是否必选 默认值 inputFeatureTableName 输入特征数据表。...
数据视图
页签 参数 描述 字段设置 选择特征列 用来表现训练样本数据特征的列。选择目标列 用来进行训练样本数据的目标列。枚举特征 勾选的特征将被视作枚举特征处理。k:v，k:v稀疏数据格式 是否采用KV格式的稀疏数据。参数设置 连续特征离散区间数 ...
评分卡训练
feaname2-Doptimization=barrier_method-Dloss=logistic_regression-Dlifecycle=8 参数 描述 是否必选 默认值 inputTableName 输入特征数据表。是 无 inputTablePartitions 输入特征表选择的分区。否 全表 inputBinTableName 输入分箱结果...
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...
安全联邦学习-工作流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...
数据模型概述
数据模型（Data Model）是数据特征的抽象，它从抽象层次上描述了系统的静态特征、动态行为和约束条件，为数据库系统的信息表示与操作提供一个抽象的框架。DDM目前支持逻辑模型和物理模型建模，其中物理模型又分为关系型数据模型和非关系型...
时序引擎应用开发简介
2.数据建模 针对业务场景进行数据建模，需要确定创建数据库和时序数据表，确定时序数据表的标签、时间戳和量测值，并根据数据特征确定PRIMARY KEY用于数据分片。关于数据模型，请参见 数据模型。时序引擎提供了三种Schema约束策略，分别为...
XGBoost
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。用数据的特征变量去对目标变量进行预测。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...
模型特征配置
如果配置了 hash_bucket_size，则组合之后的特征值会hash到 hash_bucket_size 个桶里。Lookup Feature lookup feature，是从一组kv中匹配到自己需要的结果。lookup feature 依赖 map 和 key 两个字段，map是一个多值string(MultiString)...
尺寸映射器使用说明
尺寸映射器用于调整图元尺寸大小，通过使用范围滑块决定图元尺寸范围，本文以配置 基础平面地图 3.0 组件中 矢量散点层 子组件的散点半径为例，为您介绍如何自定义数据值和尺寸的映射关系。配置说明 配置地图子组件内散点半径，您可以通过...
配置识别模板
识别特征 识别特征支持基于内容识别、元数据（Meta数据）识别以及词典识别的模式，结合正则表达式、包含、不包含等运算符进行敏感数据特征检测，从而形成识别规则。识别特征支持多个规则间通过“AND”、“OR”逻辑运算符进行关联，形成复杂...
配置数据质量规则去噪
当任务触发质量规则校验时，您可以使用去噪管理功能，对当前工作空间内，数据质量规则校验异常的数据不触发报警，且不阻塞任务运行（任务不会因为数据质量校验不通过而失败退出）。前提条件 已创建数据质量校验规则，详情请参见 配置规则：...
瀑布图
参数 说明 最小值 X轴的最小值，支持自定义输入，也支持系统选择 数据最小值，取数据中的最小值。最大值 X轴的最大值，支持自定义输入，也支持系统选择 数据最大值，取数据中的最大值。轴线：瀑布图的X轴轴线样式，包括线的类型、线的粗细...
散点图（v3.x版本）
散点图是使用散点来展示数据的一种图表，支持自定义x轴、y轴以及散点的样式，支持多系列数据配置，支持提示框交互和动画效果展示，适用于展示不同时间下离散数据的差异。本文介绍散点图各配置项的含义。配置 重要 本文介绍v3.x版本的散点图...
分类玫瑰图
参数 说明 最小值 半径轴的最小值，支持自定义输入，也支持系统选择 数据最小值，取数据中的最小值。最大值 半径轴的最大值，支持自定义输入，也支持系统选择 数据最大值，取数据中的最大值。轴线：分类玫瑰图的半径轴轴线样式，包括线的...
雷达图
参数 说明 最小值 半径轴的最小值，支持自定义输入，也支持系统选择 数据最小值，取数据中的最小值。最大值 半径轴的最大值，支持自定义输入，也支持系统选择 数据最大值，取数据中的最大值。说明 默认使用数据中的最大最小值，如若不符合...
气泡图
参数 说明 最小值 X轴的最小值，支持自定义输入，也支持系统选择 数据最小值，取数据中的最小值。最大值 X轴的最大值，支持自定义输入，也支持系统选择 数据最大值，取数据中的最大值。轴线：气泡图的X轴轴线样式，包括线的形状、线的粗细...
多值数据写入
时序多值模型 多值的模型是针对数据源建模，我们每一行数据针对的是一个数据源，它的被测量的多个指标在同一行上，所以每一个数据源，数据的来源在每一个时间点上都有一行，这就是多值的模型。比如某个机器的cpu，mem和load指标。每次是...
折线图
图表样式 折线图，一个类目只对应一个值，主要通过多系列数据配置的方式，展示同一类目下不同数据的变化，能够以折线和区域相结合的方式，智能地展示多维的数据变化趋势。样式面板 搜索配置：单击 样式 面板右上角的搜索配置项图标，可在...
区间柱状图
参数 说明 最小值 X轴的最小值，支持自定义输入，也支持系统选择 数据最小值，取数据中的最小值。最大值 X轴的最大值，支持自定义输入，也支持系统选择 数据最大值，取数据中的最大值。轴线：柱图的X轴轴线样式，包括线的类型、线的粗细和...
条形图
参数 说明 最小值 X轴的最大值，支持自定义输入，也支持系统选择 数据最小值，取数据中的最小值。最大值 Y轴的最大值，支持自定义输入，也支持系统选择 数据最大值，取数据中的最大值。轴线：柱图的X轴轴线样式，包括线的类型、线的粗细和...
写入数据
1499158925 value Long,Double,String,Boolean 是 无 数据点值 42.5,true tags Map 否 可以包含大小写英文字母、中文、数字，以及特殊字符-_./():,[]=‘#Tagk 和 Tagv 是字符串键值对，至少一个键值对 {“host”:”web01”}，非字符串类型...
尺寸映射器使用说明
尺寸映射器用于调整图元尺寸大小，通过使用范围滑块决定图元尺寸范围，本文以配置 基础平面地图 3.0 组件中 矢量散点层 内的散点半径为例，为您介绍如何自定义数据值和尺寸的映射关系。配置尺寸映射 配置地图子组件内散点半径，您可以通过...
颜色映射
颜色选择器 单击颜色长条，可以选取系统内置颜色。...突出低值 将数据从均值到最小值进行线性映射，突出数据中低值的分布。极值 将数据从均值向两侧进行线性映射，突出极值的数据分布。自定义 根据自身需要，自定义设置分段数值。
线热力层（v1.x版本）
数据源 单击 配置数据源，可在 设置数据源 面板中修改数据源类型和数据查询代码、预览数据源返回结果以及查看数据响应结果，详情请参见 配置资产数据。数据过滤器 数据过滤器提供数据结构转换、筛选和一些简单的计算功能。单击 添加过滤器...
概述
PolarDB for AI 功能通过一系列MLOps和内置的模型解决了数据、特征和模型的割裂状态，实现了基于数据库的数据智能的一站式服务。本文介绍了 PolarDB for AI 功能的相关特性。背景信息 随着数据的累积，数据驱动的智能应用（例如：搜索、...
百分比柱状图
参数 说明 最小值 X轴的最小值，支持自定义输入，也支持系统选择 数据最小值，取数据中的最小值。最大值 X轴的最大值，支持自定义输入，也支持系统选择 数据最大值，取数据中的最大值。轴线：柱图的X轴轴线样式，包括线的形状、线的粗细和...
百分比条形图
参数 说明 最小值 Y轴的最小值，支持自定义输入，也支持系统选择 数据最小值，取数据中的最小值。最大值 Y轴的最大值，支持自定义输入，也支持系统选择 数据最大值，取数据中的最大值。轴线：柱图的Y轴轴线样式，包括线的类型、线的粗细和...
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