差分进化算法用来干嘛

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模块 实 现了 基于 自由 形状 变形 网格 变形 算法 遗传算法 差分 进化 算法 飞机 表面积 计算 算法 基于 矩 积分 飞 机 体积 计算 算法 开发 基于 VTK 数据 可视化 格式 工具 PAI命令 PAI-name KeywordsExtraction-DinputTableName=maple_...

添加升级包

使用AliOS Things芯片的设备,阿里云提供差分包生成方法和差分还原算法,请参见 OTA差分工具使用指南。您也可以自行生成差分包并完成差分还原算法开发。升级包名称 设置升级包名称,需在阿里云账号下唯一,创建后不可修改。支持中文、英文...

OTA固件升级

设备使用AliOS-Things芯片,阿里云提供差分包生成方法和差分还原算法,请参见 OTA差分工具使用指南。您也可以自行生成差分包并完成差分还原算法开发。固件名称 设置固件名称。支持中文、英文、日文、数字、下划线(_)、中划线(-)、小...

时序异常检测

本文介绍异常检测算法的概念和时序异常检测的语法。引擎与版本 时序异常检测仅支持时序引擎。无版本要求。使用限制 时序异常检测必须和 SAMPLE BY 语句搭配使用。功能简介 时序异常检测用于检测指定时间线上异常点的值,支持阿里达摩院自研...

组件参考:所有组件汇总

源/目标 读OSS数据 该组件用来读取对象存储OSS Bucket路径下的文件或文件夹。读CSV文件 该组件支持从OSS、HTTP、HDFS读取CSV类型的文件数据。读数据表 该组件用于读取MaxCompute表数据,默认读取本项目的表数据。写数据表 该组件支持将上游...

动态特征提取

支持8种计算方式,包括最大值、最小值、平均值、标准差、线性趋势、变化趋势、一阶差分和二阶差分。计算逻辑原理 最大值:取采样数据序列的最大值,作为输出。最小值:取采样数据序列的最小值,作为输出。平均值:取采样数据序列的平均值,...

x13_auto_arima

使用 Unit root test(wiki)确定差分d,和季节性差分D。identication of ARMA model orders 根据 BIC(wiki)准则选择最合适的模型,其参数 maxOrder、maxSeasonalOrder 在此步骤起作用。comparison of identified model with default model ...

创建安全联邦学习任务(任务模式)

包括 等频箱、等距箱、卡方箱。处理类型选择箱处理后,则不能再选择其他处理类型。每个字段只能选择一种箱处理。数据编码:仅支持用于字符类型。包括 One-hot编码、Binary编码、WOE编码。单击 提交,完成任务的创建。步骤三:...

产品简介

联邦建模集成了联邦学习,可信执行环境(Trusted Execution Environment,简称 TEE)、多方安全计算(Secure Multi-Party Computation,简称 MPC)和差分隐私(Differential Privacy,简称 DP)等技术手段,对差分攻击进行抵御,保护各参与...

基于图算法实现金融风控

本文为您介绍如何基于图算法,实现金融风控。背景信息 图算法通常适用于关系网状的业务场景。与常规结构化数据不同,图算法将数据整理为首尾相连的关系图谱,需要考虑边和点。PAI提供了丰富的图算法组件,包括K-Core、最大联通子图及标签...

设置预分区

云数据库HBase自带了三种分隔算法,每个分割算法的适用场景如下描述:HexStringSplit:适用于以十六进制的字符串作为前缀的Rowkey。DecimalStringSplit:适用于以十进制的数字字符串作为前缀的Rowkey。UniformSplit:适用于Rowkey的前缀是...

异常指标监控

该方案的要求如下:人力要求:需要熟悉机器学习经典算法,尤其是特征工程及二分类算法。开发周期:1~2天。数据要求:上千条的标签数据,该数据标记了异常数据和正常数据。数据集 本工作流使用的数据为系统级别监控日志数据,共22544条数据...

横向MLP二分类/MLP多分类/MLP回归

参数设置 参数设置 参数名称 参数英文名称 参数说明 全局迭代轮数 epochs 全局模型的最大迭代次数 隐私开销 epsilon 联邦学习中,差分隐私的隐私开销,数值越大,添加的噪声越小,隐私保护越弱,则越精确,训练效果越好;数值越小,隐私...

x13_arima

x13_arima是基于开源X-13ARIMA-SEATS封装的针对季节性调整的Arima算法。本文为您介绍x13_arima组件的配置方法。背景信息 Arima全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model),是由博克思(Box)和...

概述

ts_predicate_arima 使用带有差分的移动自回归模型对时序数据进行建模,并进行简单的时序预测和异常点检测。ts_regression_predict 针对含有周期性、趋势性的单时序序列,进行准确且长时序预测。序列分解函数 ts_decompose 使用STL算法对...

GBDT二分类V2

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 ...

管理动态脱敏规则

脱敏算法 带标记的算法为高级算法,数据所在项目安装安全函数后才能使用,否则会被降级为默认脱敏方式(md5)。脱敏算法包括 遮盖掩码、哈希脱敏 和 其他。详情请参见 脱敏算法说明。说明 若数据所在项目配置了数据库内置函数,则所有引擎...

什么是DataTrust

DataTrust是基于安全多方计算(Secure Multi-Party Computation,MPC)、联邦学习(Federated Learning,FL)、差分隐私(Differential Privacy,DP)等隐私增强计算(Privacy Enhancing Technique)技术打造的隐私增强计算平台,在保障...

高维向量检索(PASE)

本文介绍 PolarDB PostgreSQL版 如何通过PASE插件(基于IVFFlat或HNSW算法)实现高维向量检索。背景信息 近年来,深度学习领域内的表示学习技术,作为人工智能的代表性技术,取得了长足性进展,在工业界中已经被大量应用,例如广告投放、...

高维向量检索(PASE)

本文介绍 PolarDB PostgreSQL版(兼容Oracle)如何通过PASE插件(基于IVFFlat或HNSW算法)实现高维向量检索。背景信息 近年来,深度学习领域内的表示学习技术,作为人工智能的代表性技术,取得了长足性进展,在工业界中已经被大量应用,...

安全联邦学习-工作流FL

一、什么是安全联邦学习-工作流模式 功能介绍:通过工作流的模式,在原始数据不出域的前提下,通过交换各个参与方的算法训练的中间结果梯度、参数信息,或完全在密文条件下进行计算,从而发挥参与多方数据样本更丰富、更全面的优势,得出更...

概述

Row-oriented AI NL2BI:用自然语言实时查看BI报表 典型解决方案 ID-Mapping在游戏领域的解决方案 通义千问大模型数据推理和交互 核心算法 LightGBM算法 DeepFM算法 K均值聚类算法(K-Means)随机森林回归算法(Random Forest Regression)...

高效向量检索(PASE)

本文介绍RDS PostgreSQL如何通过PASE插件(基于IVFFlat或HNSW算法)实现高效向量检索。说明 PASE插件已不再维护,建议您使用 高维向量相似度搜索(pgvector)插件。前提条件 实例为RDS PostgreSQL 11或以上版本。背景信息 近年来,深度学习...

CREATE MODEL

否 retrieval_num_shards INTEGER 向量索引使用的片个数,向量数据和结构化数据进行融合检索时,每个索引表片会先根据向量的相似查询获取topK数据,再基于合并后的topK数据进行结构化数据过滤。默认值为4。否 text_analyzer VARCHAR 此...

模型创建

否 retrieval_num_shards INTEGER 向量索引使用的片个数,向量数据和结构化数据进行融合检索时,每个索引表片会先根据向量的相似查询获取topK数据,再基于合并后的topK数据进行结构化数据过滤。默认值为4。否 text_analyzer VARCHAR 此...

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。组件配置 Designer 提供的FM算法模板包括FM训练和FM预测组件,您可以在原PAI-Studio控制台首页的 FM算法实现推荐模型 区域...

评分卡训练

评分卡是信用风险评估领域常用的建模工具,其原理是通过箱输入将原始变量离散化后再使用线性模型(逻辑回归或线性回归等)进行模型训练,其中包含特征选择及分数转换等功能。同时也支持在训练过程中为变量添加约束条件。说明 如果未指定...

数据库内机器学习

目前Lindorm ML支持的算法如下表所示:任务类型 算法 说明 时序预测 DeepAR DeepAR算法是基于RNN的深度神经网络算法。详细信息,请参见 DeepAR论文。TFT Temporal Fusion Transformer算法是基于Transformer机制的深度神经网络算法,详细...

支持向量回归算法(SVR)

本文介绍了支持向量回归算法(Support Vector Regression,以下简称SVR)回归算法相关内容。简介 SVR是支持向量机(SVM)的重要应用分支。通过SVR算法,可以找到一个回归平面并使得一个集合中的所有数据距离该平面的距离最短。使用场景 SVR...

梯度提升回归树

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随机化,而是用到了强预剪枝。梯度...

支持向量机

功能说明 支持向量机组件支持使用支持向量机算法对分类或回归问题进行建模。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...

PS-SMART回归

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(Gradient Boosting Decision Tree)基于PS实现的迭代算法。PS-SMART支持百亿样本及几十万特征的训练...

使用向量检索插件(aliyun-knn)

算法说明 在算法上,目前向量检索引擎已经支持了hnsw算法以及linear算法,适用于单机数据量小(全内存)的业务场景。两种算法性能对比如下。表 1.hnsw算法和linear算法性能对比 表格中为阿里云Elasticsearch 6.7.0版本环境实测数据,测试...

小程序场景

一、小程序搜索背景 前端:微信官方提供 SearchBar插件,主要功能为搜索框的前端实现后端:实现简单的搜索 小程序搜索 和 云开发两部分。小程序搜索包含以下三个接口,无商品、文本搜索相关能力:search.imageSearch:提供基于小程序的站...

基本概念

在多方安全模型服务运行过程中,模型的调用数、模型和入模特征的关键统计值,可在经过聚合或脱敏后在平台页面中进行展示。服务监控支持用户配置需查看的指标和监控频率,并生成可视化监控报表。关联键 在隐私求交中作为 JOIN ON SQL 语句...

教育搜题

示例:query 35 的 因数 有(),100 以内 24 的 倍数 有()对应权重 4 1 7 1 1 1 1 1 1 4 1 7 1 1 1 此题目中“因数”和“倍数”的权重最高7,参与召回的权重也就最高,其次是“35”和“24”为4,其他权重分为1的,不参与召回;...

类目预测功能介绍

则类目预测模型就会给出这样的预测结果:“牛奶”类目与“光明”的相关度要比“大米”类目与“光明”的相关度高,所以在计算每个物品的排序时,“牛奶”类目物品的得分比“大米”类目物品得分高,因此“牛奶”类目物品会排在更前面,从而...

胸部CT平扫筛查

LiverSpleenDifference Float 8.206502275265478 肝脾衰减。LiverSpleenRatio Float 1.15233917834983 肝脾衰减比。Prediction String Mod 检测结果等级,包括无,轻,中,重。Probability Float 0.9457855224609375 脂肪肝概率。Spacing...

梯度提升决策树

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,梯度提升决策树中没有随机化,而是...

视频分类训练

针对原始视频数据,您可以使用视频分类训练算法组件对其进行模型训练,从而获得用于推理的视频分类模型。本文介绍视频分类训练算法组件的配置方法及使用示例。前提条件 已开通OSS并完成授权,详情请参见 开通OSS服务 和 云产品依赖与授权:...
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