AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    机器学习对时间序列分类 更多内容
  • 机器学习端到端场景

    placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001,10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch

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  • AI开发基本概念

    AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种: 监督学习:利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习:在未加标签的数据中,试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习:智能系统从环境到行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大。

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  • 使用MLS预置算链进行机器学习建模

    使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链,完成建模,帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像,并进入MLS Editor可视化编辑界面,具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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  • 序列

    序列 SEQUENCE是Oracle对象,用于创建数字序列号。该序列用于创建自动编号字段,可用作主键。 如果参数MigSupportSequence设为true(默认值),则在PUBLIC模式中创建序列。 CACHE和ORDER参数不支持迁移。 Oracle中,序列的MAXVAL

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  • 序列

    序列 查看sequence详情 父主题: GaussDB

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  • 序列

    序列 查看sequence详情 父主题: PostgreSQL

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  • 功能介绍

    北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法,如K-Means、随机森林、正态贝叶斯、支持向量机、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

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  • 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

    I技术显然可以为此贡献一份力量。 该案例介绍了华为云一站式开发平台ModelArts的自动学习功能实现的常见生活垃圾分类,让您不用编写代码也可以实现生活垃圾分类。 本案例只适用于新版自动学习功能。 步骤1:准备工作 注册华为账号 并开通华为云、实名认证 注册华为账号并开通华为云 进行实名认证

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  • 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

    I技术显然可以为此贡献一份力量。 该案例介绍了华为云一站式开发平台ModelArts的自动学习功能实现的常见生活垃圾分类,让您不用编写代码也可以实现生活垃圾分类。 本案例只适用于新版自动学习功能。 步骤1:准备工作 注册华为账号并开通华为云、实名认证 注册华为账号并开通华为云 进行实名认证

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  • 分类

    分类 添加节点 编辑节点 管理属性 布局属性 生效节点 失效节点 删除节点 父主题: 数据模型管理

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  • 分类

    分类 决策树分类 梯度提升树分类 LightGBM分类 线性支持向量机分类 逻辑回归分类 多层感知机分类 朴素贝叶斯分类 随机森林分类 FM算法 GBDT PMML模型预测 多层感知机分类(pytorch) 多层感知机预测(PyTorch) 父主题: 模型工程

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  • 时间序列

    时间序列 ARIMA Auto ARIMA 父主题: 模型工程

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  • 查询时间序列

    以在表4 QuerySeriesOptionParam中查看。 查询时间序列 接口相关信息 URI格式:POST /v2/{project_id}/series 请求示例 POST https://{aom_endpoint}/v2/{project_id}/series {ao

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  • 全局序列

    全局序列 全局序列概述 nextval、currval在全局序列的使用 全局序列在INSERT或REPLACE语句中的使用 父主题: SQL语法

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  • 序列管理

    序列管理 查看sequence详情 父主题: GaussDB(DWS)

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  • 时间序列预测

    forecastOrder 否 指定需要预测的元素。 当forecastOrder为1,预测下一个元素。 当forecastOrder为2,预测下下一个元素。默认值为1。 使用此参数时需要保证over窗口的大小大于设置的forecastOrder。 示例 使用HOLT WINTERS函数结合窗口进行时间序列预测。

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  • 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模

    Studio操作界面章节。 Step1 创建一个空算链 单击Launcher界面的MLS Editor,选择名为PySpark-2.4.5的Kernel,创建一个空的算链。 创建算链后,左侧界面自动跳转到资产预览界面。 图1 算链创建成功 Step2 使用ML Studio建模 从左侧资产浏览界面

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  • 查询时间序列

    withOffset("<offset>"); SeriesAPIQueryItemParam body = new SeriesAPIQueryItemParam(); List<QuerySeriesOptionParam> listbodySeries = new ArrayList<>();

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  • 序列管理

    序列管理 创建序列 在“对象浏览器”窗格,右键单击“序列”,然后选择“创建序列”。Data Studio弹出“创建序列”对话框。 设置相关参数以创建序列。 在“序列名称”字段输入序列名称。 勾选“区分大小写”,“序列名称”字段文本将区分大小写。例如,输入的序列名称为“Employ

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  • 文章分类

    文章分类 管理文章的分类,管理员可添加、编辑、删除文章分类。 在“知识”下拉菜单选择“知识”,进入 知识管理 界面。 单击“公告”>“文章分类”,单击“添加分类”。输入内容后单击“确定”,完成添加。 单击“添加子分类”,还可添加二级分类,更好管理企业知识内容。 父主题: 公告

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  • 问答分类

    问答分类 管理问答的分类,管理员可添加、编辑、删除问答分类。 在“知识”下拉菜单选择“知识”,进入知识管理界面。单击“问答”> “分类”。可添加二级子分类。 父主题: 问答

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