分层广义线性模型问题处理与维修

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什么是图数据库自动机器学习?

功能概述 GDB Automl支持被广泛使用的经典统计和机器学习算法,包括梯度提升模型,广义线性模型、深度学习模型等,为使用者提供了从数据处理,模型训练,模型管理到预测推理的全生命周期管理服务,可以自动运行集成算法并调整其超参数,以...

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...

机器学习

分类/回归问题:提供一系列算法如K最近邻、MLP多层感知神经网络、SVM支持向量机、决策树等算法来解决二元分类/回归问题,集成最小二乘法、GLM广义线性回归、逻辑回归、多项式回归等模型来解决回归问题;聚类问题:提供K-Means算法实现聚类...

机器学习(MADlib)

分类、回归问题:提供一系列算法,如K最近邻、MLP多层感知神经网络、SVM支持向量机、决策树等算法来解决二元分类、回归问题,集成最小二乘法、GLM广义线性回归、逻辑回归、多项式回归等模型来解决回归问题。聚类问题:提供K-Means算法实现...

什么是AI分布式训练通信优化库AIACC-ACSpeed

AIACC-ACSpeed优化原理 场景说明 使用单机多卡或多机多卡进行AI分布式训练时,分布式通信的线性度可作为单卡训练扩展到多卡的性能指标,线性度的计算方式如下:单机内部扩展性:线性度=多卡性能/单卡性能/单机卡数 多机之间扩展性:线性度=...

逻辑回归

尽管名字是逻辑回归,但它是一种用于分类而不是回归的线性模型。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...

Lasso回归训练

输出桩 输出桩(从左到右)数据类型 下游组件 模型 回归模型 Lasso回归预测 模型信息 无 无 特征重要性 无 无 线性模型权重系数 无 无 通过代码方式配置组件 您可以将以下代码复制到 PyAlink脚本 组件中,使PyAlink脚本组件实现该组件...

岭回归训练

输出桩 输出桩(从左到右)数据类型 下游组件 模型 回归模型 岭回归预测 模型信息 无 无 特征重要性 无 无 线性模型权重系数 无 无 通过代码方式配置组件 您可以将以下代码复制到 PyAlink脚本 组件中,使PyAlink脚本组件实现该组件相同的...

方差膨胀系数VIF

一般来说,VIF小于5表示自变量之间不存在显著的共线性问题,大于10则表示自变量之间存在严重的共线性问题,需要对数据进行处理或者剔除相关变量。在实际应用中,VIF可以用于变量选择和模型调整,以提高模型的可解释性和预测能力。在联邦...

开始模型训练

完成隐私求交配置后,您可以基于准备好的数据训练模型模型训练好且评审通过后可开始部署模型。前提条件 已完成隐私求交配置,且已有运行成功的虚拟宽表。步骤一:新建模型工程 进行模型训练之前,您需要先新建模型工程。登录多方安全建模...

LightGBM算法

示例 创建模型与模型离线训练/*polar4ai*/CREATE MODEL airline_gbm WITH(model_class='lightgbm',x_cols='Airline,Flight,AirportFrom,AirportTo,DayOfWeek,Time,Length',y_cols='Delay',model_parameter=(boosting_type='gbdt'))AS...

逆向建模:物理表反向建模

当您的物理引擎中已有大量物理表,且希望通过DataWorks智能数据建模产品统一管理所有模型,则可使用逆向建模功能,将已有物理表反向建模至DataWorks的维度建模中。该功能帮助您无需再次执行建模操作即可快速创建模型,节省了大量的时间成本...

产品功能

当前版本支持的机器学习模型包括:聚合器(Aggregator)、Cox风险比例回归模型(CoxPH)、深度学习(DeepLearning)、分布式随机森林(DRF)、梯度提升模型(GBM)、广义线性模型(GLM)、广义低阶模型(GLRM)、孤立森林(IF)、K均值聚类...

模型部署在线服务

Designer和EAS在使用链路上进行了无缝对接,您可以在离线训练、预测和评估流程完成后,将单个模型部署至EAS,以创建一个在线模型服务。本文为您介绍如何将在Designer平台训练获得的模型部署为EAS在线服务。前提条件 已完成模型训练,并验证...

金融大数据

架构优势:合理解决了金融行业内外部数据整合问题 优化了结数据架构分层 提供了高效的数数据加工服务方式 技术架构 架构说明:阿里云大数据数据仓库解决方案经历了阿里巴巴集团内部的实战验证,完全基于自主研发,且在不断优化、完善,以...

内存型

线程模型对比 线程架构 说明 图 1.Redis单线程模型 Redis社区版和原生Redis采用单线程模型,数据处理流程为:读取请求,解析请求,处理数据,发送响应。其中网络IO和请求解析占用了大部分的资源。图 2.Tair多线程模型 Tair 内存型将服务各...

支持向量机

支持向量机(SVM)是在分类分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法,也被拓展运用于回归问题。支持向量机在高维度或无穷维度空间中,构建一个超平面或者一系列的超平面,可以用于分类、回归或者别的任务。直观地看,借助超平面去...

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、...

设备数据存储和计算实践

基于⼈⼯智能的分析场景 设备全周期的数据是AI模型的基础,并且处理要求跟业务场景各不相同。面临的挑战 在不同的数据⽣命周期中,您需要采⽤不同的技术⽅案去存储和计算是设备数据,在不同的业务场景中,以下是较为典型的选型模式:场景 ...

评分卡训练

基本概念 以下介绍评分卡训练过程中的相关概念:特征工程 评分卡普通线性模型的最大区别在于进行线性模型训练之前会对数据进行一定的特征工程处理。本文中,评分卡提供了如下两种特征工程方法:先通过分箱组件将特征离散化,再将每个变量...

快速玩转Tablestore入门实战

订单搜索篇 基于MySQL+Tablestore分层存储架构的大规模订单系统实践-SQL查询和分析 基于MySQL+Tablestore分层存储架构的大规模订单系统实践-数据处理ETL篇 基于MySQL+Tablestore分层存储架构的大规模订单系统实践-历史数据分析篇 基于MySQL...

语音识别FAQ

本文汇总了您在使用语音识别服务时的常见问题。语音识别类常见问题主要分为以下几类:功能类 实时转写说话有停顿,但是语音识别不断句怎么办?语音识别能自动断开多句话吗?语音识别服务支持离线功能吗?语音识别支持哪些模型?语音识别...

应用场景

表格存储 有互联网应用架构(包括数据库分层架构和分布式结构化数据存储架构)、数据湖架构和物联网架构三种典型应用架构。本文结合 表格存储 的典型应用架构介绍了不同应用架构下的应用场景。互联网应用 目前互联网已在日常生活中广泛应用...

产品架构

其支持用户使用SQL从开源模型平台(包括ModelScope、HuggingFace)灵活导入预训练模型,也支持用户上传自己的模型,轻松实现在Lindorm内的模型部署和推理。Lindorm AI引擎采用云原生架构,支持弹性部署云上多种规格的推理节点,且推理节点...

时序分析存储概述

对于时序全量历史数据采用列存储,当对数据进行查询或者分析时只读取所需的列数据,从而提高查询效率和数据处理速度。低成本数据存储 冷热数据分层存储,采用不同的存储介质 对于时序的热数据采用 表格存储 行列混合的宽表存储,对于时序全...

线性回归

一、组件说明 线性回归模型通过找到一条最佳拟合直线(或超平面),将输入特征映射到一个连续数值输出。在模型训练过程中,采用最小二乘法(least squares)估计模型参数,即最小化输出结果预测值之间的误差平方和。线性回归模型具有简单...

多层户型楼梯链接

因多楼层模型暂不支持,在多楼层户型的展示中需要利用模型处理热点链接将各楼层进行链接。首先需对每个楼层模型逐一制作,在进入模型处理在楼梯处添加链接标签。1)进入项目管理页,单击待处理模型后面的【后处理】2)进入需要添加跳转...

DataV引擎使用gltf格式模型常见问题

本文介绍在DataV使用gltf格式模型时遇到的常见问题模型本身有问题 症状:加载报错或者无法显示。排查工具:用gltfViewer查看是否能正常渲染,如果不能,则模型问题。解决办法:用建模软件重新导出。模型比例有问题 症状:用gltfViewer...

可视化MapReduce模型

接口 继承MapReduce模型所有接口,任务处理代码开发模型与MapReduce模型完全一致,具体信息,请参见 MapReduce模型。(可选)在MapReduce模型接口基础上,支持设置每个子任务的标签展示(子任务对象需要实现...

可视化MapReduce模型

接口 继承MapReduce模型所有接口,任务处理代码开发模型与MapReduce模型完全一致,具体信息,请参见 MapReduce模型。(可选)在MapReduce模型接口基础上,支持设置每个子任务的标签展示(子任务对象需要实现...

配置及使用数仓分层检查器

数仓分层检查器用于规范目标分层模型及指标的命名,制定模型及指标的命名规范,在模型和指标创建时,系统会根据该规范自动生成表名,模型发布成表后,使用方也能通过表名快速了解表的业务信息。本文为您介绍如何配置及使用数仓分层检查器...

功能发布记录

新增 MILP 的 热启动(warm start)和 SOS约束 和 Indicator约束,新增回调函数功能(Callback),输入文件增加支持.qps 格式,提供了线性规划问题的 primal-dual feasible solution.改进了并发优化方法(concurrent optimization method)的...

评分卡预测

线性模型中特征值和模型权重值直接相乘相加的结果,对应到评分卡模型中,如果模型进行了分数转换,则该分数输出转换后的得分。prediction_prob DOUBLE 二分类场景中预测得到的正例概率值,原始得分(未经分数转换)经过Sigmoid变换后得到该...

阿里云ES机器学习

为了克服这些限制,可以将EStext embedding模型相结合,这些模型能够基于上下文提供更丰富的语义表示,并能更好地处理词义歧义问题,提高搜索和分析的质量,实现更深层次的语义理解和上下文感知能力。阿里云ES 7.11及以上版本 支持将第三...

机器学习开发示例

步骤六:可视化线性回归模型 说明 可视化散点图,许多机器学习算法一样使用matplotlib创建线性回归图以显示散点图和两个回归模型。依赖库导入 当使用pyspark进行开发时候,依赖的库可以通过ddi库能力导入,具体见:Python库管理 这里示例...

XGBOOST回归

使用时,数据格式如下,其中key的下标应从1开始,value应均为数值:参数设置 参数名称 参数英文名称 参数说明 树的棵树 tree_num 迭代次数,即决策树或线性模型的数量。树的最大深度 max_depth 决策树的最大深度。学习率 learning_rate ...

XGBOOST多分类

使用时,数据格式如下,其中key的下标应从1开始,value应均为数值:参数设置 参数名称 参数英文名称 参数说明 树的棵树 tree_num 迭代次数,即决策树或线性模型的数量。树的最大深度 max_depth 决策树的最大深度。学习率 learning_rate ...

XGBOOST二分类

参数名称 参数英文名称 参数说明 树的棵树 tree_num 迭代次数,即决策树或线性模型的数量。树的最大深度 max_depth 决策树的最大深度。学习率 learning_rate 学习率,控制每轮迭代权重的缩小程度,适当调整可以加速模型收敛但也可能使模型...

LLM大语言模型端到端链路:数据处理+模型训练+模型...

本文介绍如何使用PAI提供的LLM大语言模型数据处理组件、训练组件和推理组件,端到端完成大模型的开发和使用。前提条件 已创建工作空间,详情请参见 创建工作空间。已将MaxCompute资源和通用计算资源关联到工作空间,详情请参见 管理工作...

Pipeline部署在线服务

Designer支持将一个包含数据预处理、特征工程、模型预测的离线数据处理pipeline,打包成一个Pipeline模型,并一键部署为EAS在线服务。使用限制 仅支持Alink框架的算法组件(即左上角有紫色小点标识的组件)。所有需要部署的模型涉及的训练...
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