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，...
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...
本文以Qwen系列大模型为例，介绍如何在人工智能平台PAI上构建从训练数据生成、模型微调训练到服务部署和调用的NL2BI全链路解决方案。背景信息 NL2SQL（自然语言生成SQL）技术旨在将自然语言转换为数据库查询语句，使得即使不熟悉SQL的用户...
} teminate()中首先根据 sums 和 counts 调用 calculateNewCentroids()求平均计算出新的中心点。然后调用 isConverged()根据新老中心点欧拉距离判断是否已经收敛。如果收敛或迭代次数达到最大数，则将新的中心点输出并返回True，以结束迭代...
展开查看示例代码 import nvtx#导入英伟达 Tools Extension库，用于GPU性能分析 import numpy as np#导入NumPy库，用于处理数组和矩阵 import tensorrt as trt#导入TensorRT库 from cuda import cudart#从cuda模块导入cudart，即CUDA ...
array_transpose函数 对矩阵进行转置，即提取二维数组中索引相同的元素组成一个新的二维数组。array_union函数 计算两个数组的并集。cardinality函数 计算数组中元素的个数。concat函数 将多个数组拼接为一个数组。contains函数 判断数组中...
依据batch size和rank数，自动求出累积步数。加速开关设置：Dynamic Shape数据迭代器 参数名 取值类型 是否必选 默认值 枚举值 描述-data-iterator dynamic-shape str 否 None dynamic-shape fixed-shape dynamic shape数据迭代器 使用说明...
阿里巴巴机器翻译是由阿里巴巴匠心打造的在线智能机器翻译服务。依托领先的自然语言处理技术和海量的互联网数据优势，阿里巴巴成功上线基于注意力机制的深层神经网络...现在购买资源包，享受梯度优惠的同时，每月还有100万字符免费调用额度。
gradient_accumulation_steps Int 1 否 梯度累积步骤数。单击 训练，PAI-Model Gallery自动跳转到模型训练页面，并开始进行训练，您可以查看训练任务状态和训练日志。单击右上角 Tensorboard，您也可以一键打开TensorBoard查看模型的收敛...
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（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...
微服务应用的计费项涉及的费用总额的计算公式如下所示：计费总额=梯度1单价×CU使用量+梯度2单价×CU使用量+梯度3单价×CU使用量。Job任务 Job任务统计资源使用量的公式如下所示：vCPU资源使用量=∑实例CPU规格（核）×本月运行时长（秒）...
微服务应用的计费项涉及的费用总额的计算公式如下所示：计费总额=梯度1单价×CU使用量+梯度2单价×CU使用量+梯度3单价×CU使用量。Job任务 Job任务统计资源使用量的公式如下所示：vCPU资源使用量=∑实例CPU规格（核）×本月运行时长（秒）...
微服务应用的计费项涉及的费用总额的计算公式如下所示：计费总额=梯度1单价×CU使用量+梯度2单价×CU使用量+梯度3单价×CU使用量。Job任务 Job任务统计资源使用量的公式如下所示：vCPU资源使用量=∑实例CPU规格（核）×本月运行时长（秒）...
本文为您介绍梯度提升决策树组件。功能说明 GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种迭代的决策树算法，由多棵决策树组成，是进行多分类的算法模型。梯度提升采用连续的方式构造树，每棵树都试图纠正前一棵树的错误。默认情况下，...
按量计费是一种先使用后付费的计费方式。您只需为实际使用的 Serverless 应用引擎 SAE（Serverless App Engine...Web应用的计费项涉及的费用总额的计算公式如下所示：计费总额=梯度1单价×CU使用量+梯度2单价×CU使用量+梯度3单价×CU使用量。
本文为您介绍梯度提升回归树组件。功能说明 梯度提升回归树GBRT（Gradient Boosting Regression Tree）是利用树模型进行回归的算法模型。梯度提升采用连续的方式构造树，每棵树都试图纠正前一棵树的错误。默认情况下，梯度提升回归树中没有...
资源使用类型 总用量 转换后的CU使用量 vCPU使用量 860,000,000 vCPU*秒 860,000,000 CU 内存使用量 2,000,000,000 GB*秒 500,000,000 CU CU使用量 合计：1,360,000,000 CU 计费总额=梯度1单价x 使用量+梯度2单价x使用量+梯度3单价x使用量=...
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...
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...
资源使用类型 总用量 转换后的CU使用量 vCPU使用量 860,000,000 vCPU*秒 860,000,000 CU 内存使用量 2,000,000,000 GB*秒 500,000,000 CU CU使用量 合计：1,360,000,000 CU 计费总额=梯度1单价x 使用量+梯度2单价x使用量+梯度3单价x使用量=...
资源使用类型 总用量 转换后的CU使用量 vCPU使用量 860,000,000 vCPU*秒 860,000,000 CU 内存使用量 2,000,000,000 GB*秒 500,000,000 CU CU使用量 合计：1,360,000,000 CU 计费总额=梯度1单价x 使用量+梯度2单价x使用量+梯度3单价x使用量=...
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...
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...
新加坡 美国（硅谷）美国（弗吉尼亚）梯度1[0,270000000)0.00006944 元/CU 0.00005556 元/CU 梯度2[270000000,1200000000)0.00006430 元/CU 0.00005237 元/CU 梯度3=1200000000 0.00005916 元/CU 0.00004985 元/CU 各资源使用量的CU转换...
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=...
本文介绍了梯度提升回归树算法（Gradient Boosting Regression Tree，下文简称GBRT）相关内容。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...
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 ...
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 ...
本文介绍了梯度提升决策树算法（Gradient Boosting Decision Tree，下文简称GBDT）相关内容。简介 GBDT是一款基于梯度提升的决策树算法。可解释性强，预测速度快。同时，GBDT算法相比于其它算法需要更少的特征工程，可以不用做特征标准化，...
取值如下：adam（默认）：吸收了AdaGrad（自适应学习率的梯度下降算法）和动量梯度下降算法的优点，既能适应稀疏梯度（即自然语言和计算机视觉问题），又能缓解梯度震荡的问题。sgd：随机梯度下降。rmsprop：对AdaGrad算法进行改进，引入了...
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...
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 ...
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 ...
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。
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...
包年包月规格阶梯 标准版 专业版 铂金版 梯度内应用实例单价（元/月）最高收费价格（元/月）梯度内应用实例单价（元/月）最高收费价格（元/月）梯度内应用实例单价（元/月）最高收费价格（元/月）1~49 90 900,000 300 120,000 铂金版起始...
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...
GBDT二分类预测V2组件提供了针对GBDT二分类V2组件的预测功能，使用梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Trees)算法，对数据进行二分类问题的预测。本文介绍GBDT二分类预测V2组件的配置方法。支持计算资源 支持的计算引擎为...
阶段对比 阶梯 使用量（百万次/月）官网价格 活动价格（2023年12月19日至2024年03月31日尽享8折优惠）调整后 梯度3≥2500 0.08000000元/百万次 0.06400000元/百万次 梯度2[250,2500)0.10000000元/百万次 0.08000000元/百万次 梯度1[0,250)0...