云搜索服务 CSS 

 

云搜索服务是一个基于Elasticsearch且完全托管的在线分布式搜索服务,为用户提供结构化、非结构化文本的多条件检索、统计、报表。完全兼容开源Elasticsearch软件原生接口。它可以帮助网站和APP搭建搜索框,提升用户寻找资料和视频的体验;还可以搭建日志分析平台,在运维上进行业务日志分析和监控,在运营上进行流量分析等等。

 
 

    机器学习 svr支持向量机回归 更多内容
  • 混淆矩阵

    否 分类阈值,二分类场景下可设置,支持向量SVM算法不支持。 0.5 positive_category 否 二分类任务的正样本。 无 样例 数据样本 鸢尾花数据集,species列代表鸢尾花种类,共有Iris-setosa、Iris-versicolor和Iris-virgi

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  • 功能介绍

    贝叶斯、支持向量、期望最大EM等,实现遥感影像快速分类 图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8 调用PIE-Engine AI平台模型进行水体解译结果图 支持用户通过

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  • 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模

    数据集分割连线随机森林回归 右键单击随机森林回归算子,选择“设置参数”,在滑出的参数设置窗口填写标签列为“revenue”,如图7所示。 图7 随机森立回归参数设置 如图8所示,随机森林回归连线模型应用,随机森林回归算子输出pipeline_model传入模型应用算子, 作为模型应用算子的输入模型。

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  • 创建数据预处理作业

    失。为了不让机器理解形成偏差、以达到机器学习的使用标准,需要基于对数据的理解,对数据进行特征预处理。例如: job字段是多类别的变量,其值0、1、2实际没有大小之分,一般会将该特征转换成向量,如值为0用向量[1, 0, 0]表示,1用向量[0,1,0]表示,2用向量[0, 0, 1]表示,此即为onehot编码。

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  • AI原生应用引擎基本概念

    处理、机器翻译、 语音识别 、智能问答等领域。 向量化模型 向量化模型是将文本数据转换为数值向量的过程。常用于将文本转换为机器可以处理的形式,以便进行各种任务,如文本分类、情感分析、机器翻译等。 多模态模型 多模态模型是指能够处理多种类型数据(如文本、图像、音频等)的机器学习模型。这

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  • 最新动态

    功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦学习 纵向联邦机器学习,适用于参与者训练样本ID重叠较多,而数据特征重叠较少的情况,联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习,联合建模。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级 在实际应用中,升级、回滚是一个常

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  • 句向量

    Explorer中调试该接口。 前提条件 在使用本API之前,需要您完成服务申请和认证鉴权,具体操作流程请参见申请服务和认证鉴权章节。 用户首次使用需要先申请开通。服务只需要开通一次即可,后面使用时无需再次申请。如未开通服务,调用服务时会提示ModelArts.4204报错,请在

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  • 文本词向量

    delimiter 是 单词间的分隔符。 " " vector_size 是 向量长度。 10 min_count 是 词出现的最小次数,低于该值的单词会被过滤。 2 num_partitions 否 分区数目。 8 step_size 是 迭代优化时的步长,学习率。 0.025

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  • 创建向量索引

    enabled 是否开启堆外内存熔断。 默认值:true。 native.cache.circuit_breaker.cpu.limit 向量索引堆外内存使用上限。 假设使用128GB内存的机器且堆内存大小为31GB,默认堆外内存使用上限为(128 - 31) * 45% = 43.65GB,

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  • 向量召回评估

    向量召回评估 概述 向量召回评估算子计算召回的hitrate,用于评估召回结果的好坏,hitrate越高表示训练产出的向量去召回向量的结果越准确。支持u2i召回和i2i召回的计算。u2i召回时,拿user(用户)的向量去召回top k个items(物品),i2i召回时拿item的向量去召回top

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  • 数据层服务安装

    dce-control-plane-data-svr:9202 ########################################## ##redis集群 配置 rediscluster_serverlist=dce-control-plane-data-svr:7000,dce-con

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  • 数据层服务安装

    ce-cc-svr:9500,dpe-open-space-cc-svr:9501,dpe-open-space-cc-svr:9502 ##redis集群信息配置 rediscluster_serverlist=dpe-control-plane-data-svr:7000,d

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  • 加密机是否支持明文通信?

    加密是否支持明文通信? 加密支持明文通信,也支持TLS单向和双向通信。为了安全起见,建议优选双向TLS通信。 父主题: 专属加密类

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  • 取回归档存储对象

    取回指定桶中的归档存储对象。

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  • 使用pytorch进行线性回归

    使用pytorch进行线性回归 在FunctionGraph页面将torch添加为公共依赖 图1 torch添加为公共依赖 在代码中导入torch并使用 # -*- coding:utf-8 -*- import json # 导入torch依赖 import torch as t

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  • 问答机器人支持哪些语言

    问答机器支持哪些语言 目前,问答机器支持中文、英文问答。中国站点机器支持中文问答,国际站点机器支持英文问答。如需购买国际站点问答机器人,请在官网切换区域,并开通对应区域的服务。 针对繁体,目前问答机器支持使用繁体设置问题,但是不支持繁体回答。 父主题: 智能问答机器

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  • 控制平面服务安装

    ane-mgr-svr:15580 ##应用授权层-应用授权管理服务地址 appauth_mgr_serverurl=http://dpe-control-plane-mgr-svr:5281 ##应用会话层-策略管理服务地址 policy_mgr_serverurl=http:

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  • 管理向量索引缓存

    管理向量索引缓存 CSS 向量检索引擎使用C++实现,使用的是堆外内存,该插件提供了接口对向量索引的缓存进行管理。 查看缓存统计信息 GET /_vector/stats 在向量插件实现中,向量索引与Lucene其他类型索引一样,每一个segment构造并存储一份索引文件,在查询

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  • 策略参数说明

    基于用户的协同过滤推荐 UserCF 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐 AlsCF 基于历史行为记忆生成候选集 HistoryBehaviorMemory 人工录入生成候选集 ManualInput sorting 逻辑斯蒂回归 LR 因子分解 FM 域感知因子分解 FFM 深度网络因子分解 DEEPFM

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  • 取回归档存储对象

    取回指定桶中的归档存储对象。

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  • 使用TensorFlow进行线性回归

    reduce_sum(tf.keras.losses.mean_squared_error(y, y_)) grads = tape.gradient(loss, model.variables) optimizer = tf.keras.optimizers

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