等级线性模型拿来干啥用

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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...

配置识别模板

识别模型 识别模型基于一个或多个识别特征进行定义,识别模型直接关联最终产生的识别结果,识别模型支持配置作用域,如支持仅针对具体的数据资产(数据库实例、表,OSS的Bucket、文件目录等)生效。数据安全中心提供了典型敏感数据的内置...

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计费单元 模型服务 计费单元 Llama3 大语言模型 token LLaMa2 大语言模型 token 重要 Token是模型用来表示自然语言文本的基本单位,可以直观的理解为“字”或“词”。对于中文文本说,1个token通常对应一个汉字;对于英文文本说,1个...

功能发布记录

一款基于AI大模型的优化技术咨询服务机器人,通过"文字聊天”和“表格文件”沟通业务中的问题,自动生成数学建模公式、代码、调用软件运行求解、结果解释。2023年8月 求解器SDK更新V0.25.x版本(V0.25.1下载):提升内点法的性能 MILP...

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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...

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数据拆分

训练集是模型用来学习的数据集,可以用于训练模型并优化模型的参数。测试集是模型未见过的数据集,用于评估模型的性能和泛化能力。测试集的数据应该来自于相同的数据分布,并且应该是独立于训练集的。数据拆分可以通过随机抽样或按照一定...

评分卡训练

评分卡是信用风险评估领域常用的建模工具,其原理是通过分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...

地标建筑

模型信息 打开某个地标建筑详情列表后,您可以看到该建筑的模型信息详情,包括 模型风格、模型等级模型大小 和 球面坐标系。您可以单击模型信息框最右侧的 图标预览模型,在弹出的 预览模型 对话框中,您可以进行以下操作。查看模型基本...

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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...

动态特征提取

线性趋势:对采样数据序列进行线性拟合,取线性模型的系数,作为输出。变化趋势:对采样数据序列做Mann-Kendall测试(曼肯德尔检验),若“无趋势”,则输出0;反之,则取slope参数,作为输出。曼肯德尔检验:Mann-Kendall 趋势检验(有时...

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...

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通义千问 计费单元 模型服务 计费单元 通义千问110B token 通义千问72B token 通义千问32B token 通义千问14B token 通义千问7B token 通义千问1.8B token 重要 Token是模型用来表示自然语言文本的基本单位,可以直观的理解为“字”或“词...

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Prompt最佳实践

Prompt 工程简介 Prompt(提示词)是一个指令、问题或者语句,能被 用来引导或指示一个语言模型生成特定的文本输出。Prompt是用户与语言模型交互的起始点,它告诉模型用户的意图,并且期望模型能以有意义且相关的方式回应。通过精心设计的...

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通义千问 计费单元 模型服务 计费单元 通义千问 token 重要 Token是模型用来表示自然语言文本的基本单位,可以直观的理解为“字”或“词”。对于中文文本说,1个token通常对应一个汉字;对于英文文本说,1个token通常对应3至4个字母。...

API详情

BELLE-LLaMA 说明 支持的领域/任务:aigc BELLE-LLaMA模型是由BELLE出品的大规模语言模型,它在灵积平台上的模型名称为"belle-llama-13b-2m-v1。BELLE(BE Large Language Model Engine),一款基于BLOOM和LLAMA针对中文优化、模型调优切仅...

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Ziya-LLaMA 说明 支持的领域/任务:aigc Ziya-LLaMA通用大模型是由IDEA研究院出品的大规模语言模型,它在灵积平台上的模型名称为"ziya-llama-13b-v1。Ziya-LLaMA大模型V1是基于LLaMa的130亿参数的大规模预训练模型,具备翻译,编程,文本...

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ChatGLM 说明 支持的领域/任务:aigc 模型概览 模型模型简介 chatglm-6b-v2 该模型为ChatGLM2系列,仅支持prompt格式输入。chatglm3-6b 该模型为ChatGLM3系列,支持输入输出token合计是7500,其中单轮最大输出token为1500,单轮最大输入...

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计量计费

在您调用通义千问的API时会产生一定的费用,模型调用也有限流条件。本文介绍了计费单元、计费单价、您可免费使用的额度以及模型的限流条件。通义千问 计费单元 模型服务 计费单元 通义千问 token 说明 Token是模型用来表示自然语言文本的...

LightGBM算法

gblinear:使用线性模型进行计算。rf:使用随机森林模型进行计算。dart:使用dropout技术删除部分树,防止过拟合。goss:使用单边梯度抽象算法进行计算。速度快,但是可能欠拟合。说明 设置该参数值时,需要使用单引号将参数值包裹起来。...

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...

精模建筑

我的模型页面管理 在 我的模型 页面中,您可以进行如下功能操作:功能 操作说明 上传模型 在 我的模型 页签中,单击 上传模型 按钮,即可打开 上传模型 对话框,具体上传精模建筑模型步骤请参见 上传精模建筑模型。预览精模信息 在 我的...

精模建筑

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AICS实现对SISO非积分对象的稳定控制

这里,一阶滞后传递函数模型TF1描述冷水流量对出水温度的影响,包含3个主要参数:模型增益=1,时间常数=50,时滞=25。模型增益表示单位输入变化引起的稳态输出变化量,时间常数表示输出到达稳态的快慢,时滞表示系统输出变化滞后于输入...
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