矩阵分解-矩阵分解文档介绍内容-阿里云

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，评估缺失项的值，从而得到基本的训练模型。在协同过滤分类方面，ALS算法属于User-Item CF（Collaborative Filtering），兼顾 User 和 Item 项，也称为...

使用ALS算法实现音乐评分预测（旧版）

本文为您介绍如何使用ALS矩阵分解算法预测用户对音乐的评分。前提条件已创建工作空间，详情请参见创建工作空间。ALS算法交替最小二乘ALS（Alternating Least Squares）算法的原理是对稀疏矩阵进行模型分解，评估缺失项的值，从而得到...

ALS评分

可视化配置组件参数输入桩输入桩（从左到右）数据类型建议上游组件是否必选 user因子表无 ALS矩阵分解是 item因子表无 ALS矩阵分解是待评分的输入数据无读数据表读CSV文件数据预处理是组件参数页签参数描述字段设置 ...

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，...

概述

为什么需要冷启动通常推荐系统通过协同过滤、矩阵分解或是深度学习模型来生成推荐候选集，这些召回算法一般都依赖于用户-物品行为矩阵。在真实的推荐系统中，会有源源不断的新用户、新物品加入，这些新加入系统的用户和物品由于缺乏足够...

Designer使用案例汇总

使用ALS算法实现音乐评分预测（旧版）介绍如何使用ALS矩阵分解算法预测用户对音乐的评分。智能风控解决方案案例名称描述图像内容风控解决方案基于人工智能算法快速构建符合业务场景的风控模型，并部署为EAS在线服务，助力您快速识别高...

基本概念

高效训练高效训练采用低秩适应的方式，通过矩阵分解的方法，更新分解后的低秩部分参数，训练时间较短，收敛速度较快，适用于模型局部效果优化。RLHF训练 RLHF训练通过在强化学习的训练过程中加入奖励模型的方式，实现强化学习结果的持续性...

组件参考：所有组件汇总

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，评估缺失项的值，从而得到基本的训练模型。swing训练该组件是一种Item召回算法，您可以使用swing训练组件基于User-Item-User原理衡量Item...

时空引擎版本发布记录

GeomGrid SQL 新增 ST_Degeneralize 函数，支持将低层级网格分解成高层级网格。性能优化 Geometry SQL Ganos_Geometry插件兼容性增强，支持与PostGIS插件共存，可先创建PostGIS插件，再创建Ganos_Geometry插件。增强 ST_AsHMT 函数，支持...

什么是项目协作

项目管理支持项目集、冲刺、工作项、风险、里程碑等主要项目管理功能，集中式管理项目架构，能完整清晰地追踪整体进度、阻塞模块、风险矩阵。项目成员可轻松实现任务分解、分派和跟踪，完成工作计划、执行、汇总透视等事项，团队在项目...

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...

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 ...

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 ...

序列分解函数

序列分解函数提供针对业务曲线的分解功能，突出曲线的趋势信息和周期信息。ts_decompose 函数格式：select ts_decompose(x,y)参数说明如下：参数说明取值 x 时间列，从小到大排列。格式为Unixtime时间戳，单位为秒。y 数值列，对应某时刻...

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 ...

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。

Quick Audience活动矩阵里的签到功能开启后是在哪里...

概述本文描述了Quick Audience活动矩阵里的签到功能开启后是在哪里展示。详细信息签到是零售商城小程序里用的。这里配置的签到是需要在小程序中使用。适用于 Quick Audience

ST_AsHMT

将一组geometry对象按照指定范围和指定分辨率转换为热力矩阵瓦片（H eat M ap T ile）。语法 bytea ST_AsHMT(geometry geometry*set,geometry extent,int4 width,int4 height,int4 value default 1,boolean point_mode default false);...

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...

预测

预测输出字段说明：预测类型 predict_result predict_detail predict_score 二分类预测标签预测概率矩阵预测标签的概率多分类预测标签预测概率矩阵预测标签的概率回归-回归值组件截图二、参数说明字段设置参数名称参数说明 ...

使用HPL测试集群浮点性能

1#of NBs 384 NBs NB表示求解矩阵过程中矩阵分块的大小。分块大小对性能有很大的影响，NB的选择和软硬件许多因素密切相关。NB值的选择主要是通过实际测试得出最优值，一般遵循以下规律：NB不能太大或太小，一般小于384。NB×8一定是缓存行...

事件触发器触发矩阵

事件触发器触发矩阵表 1 列出了所有命令的事件触发器支持情况。表 1 支持事件触发器的命令标签命令标签 ddl_command_start ddl_command_end sql_drop table_rewrite 备注 ALTER AGGREGATE X X-ALTER COLLATION X X-ALTER ...

ST_AsHMT

将一组geometry对象按照指定范围和指定分辨率转换为热力矩阵瓦片（H eat M ap T ile）。语法 bytea ST_AsHMT(geometry geometry_set,geometry extent,int4 width,int4 height,int4 value default 1,boolean point_mode default false);...

ST_AsHMT

将一组geometry对象按照指定范围和指定分辨率转换为热力矩阵瓦片（H eat M ap T ile）。语法 bytea ST_AsHMT(geometry geometry_set,geometry extent,int4 width,int4 height,int4 value default 1,boolean point_mode default false);...

数据建模

进行数据探索相关性分析在左侧组件列表，将统计分析下的相关系数矩阵组件拖入画布中。通过连线，将相关系数矩阵-1 节点作为 data4ml 节点的下游节点。右键单击相关系数矩阵-1，在快捷菜单，单击执行该节点。待运行完成后，右键...

ST_AsHMT

将一组trajectory对象按照指定范围和指定分辨率转换为热力矩阵瓦片（H eat M ap T ile）。语法 bytea ST_AsHMT(trajectory trajectory_set,geometry extent,int4 width,int4 height,int4 value default 1,boolean point_mode default false...

算法说明

目前智能巡检使用流式图算法、流式分解算法进行数据巡检。本文介绍流式图算法、流式分解算法的适用场景、参数配置、预览说明等内容。流式图算法流式图算法基于Time2Graph系列模型中的原理进行研发，可对数据进行整体降噪，分析异常数据...

ST_AsHMT

将一组trajectory对象按照指定范围和指定分辨率转换为热力矩阵瓦片（H eat M ap T ile）。语法 bytea ST_AsHMT(trajectory trajectory_set,geometry extent,int4 width,int4 height,int4 value default 1,boolean point_mode default false...

用户窃电识别

区域描述 ① 统计分析：通过相关系数矩阵组件，观察各特征对是否窃漏电的影响。通过数据视图，查看各特征列与目标列的数据分布关系。本工作流中，特征列为 power_usage_decline_level、line_loss_rate 及 warning_num，目标列为 is_...

Quick Audience如何进入调查问卷

概述本文描述了Quick Audience如何进入调查问卷页面。详细信息在主页面点击社交互动进入社交互动页面后，点击三个小点选择活动矩阵，进入活动矩阵页面后即可开始创建问卷调查。相关文档问卷调查适用于 Quick Audience 公共云

预测学生考试成绩

Designer预置了逻辑回归算法模板，便于您基于中学生的家庭背景及在校行为，通过逻辑回归算法快速生成期末成绩预测模型，从而获得影响中学生学业的关键因素。...相关文档关于算法组件更详细的内容介绍，请参见：逻辑回归二分类混淆矩阵

横向预测

横向预测输出字段说明：预测类型 predict_result predict_detail predict_score 二分类预测标签预测概率矩阵预测标签的概率多分类预测标签预测概率矩阵预测标签的概率回归-回归值聚类簇序号-组件截图二、参数说明参数名称参数...

运行HPL、iPerf和FIO以测试集群性能

分块大小 192 256 求解矩阵过程中矩阵分块的大小（NB）。NB值的选择主要是通过实际测试得出最优值。测试带宽。单击 iperf 应用。在弹出面板配置相关参数，单击提交。参数类型参数示例值描述基础参数作业名称 iperftest 自定义设置。...

矩阵分解

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