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。

 
 

    机器学习经典损失函数比较 更多内容
  • 比较函数

    比较函数 表1 比较函数列表 序号 MySQL数据库 GaussDB数据库 差异 1 COALESCE() 支持,有差异。 union distinct场景下,返回值精度与MySQL不完全一致。 当第一个不为NULL的参数的后续参数表达式中存在隐式类型转换错误时,MySQL会忽略

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  • 比较函数

    比较函数 表1 比较函数 SQL函数 返回类型 描述 value1 = value2 BOOLEAN 如果 value1 等于 value2 返回 TRUE; 如果 value1 或者 value2 为 NULL 返回 UNKNOWN。 value1 <> value2 BOOLEAN

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  • 比较函数

    比较函数 表1 比较函数列表 序号 MySQL数据库 GaussDB 数据库 差异 1 COALESCE() 支持,有差异。 union distinct场景下,返回值精度与MySQL不完全一致。 当第一个不为NULL的参数的后续参数表达式中存在隐式类型转换错误时,MySQL会忽略

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  • 机器学习端到端场景

    机器学习端到端场景 本章节以图像分类为例,阐述机器学习端到端场景的完整开发过程,主要包括数据标注、模型训练、服务部署等过程。您可以前往AI Gallery搜索订阅预置的“图像分类-ResNet_v1_50工作流”进行体验。 准备工作 准备一个图像分类算法(或者可以直接从AI Ga

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  • 比较函数和运算符

    比较函数和运算符 比较操作 操作 描述 < 小于 > 大于 <= 小于等于 >= 大于等于 = 等于 <> 不等于 != 不等于 范围比较:between between适用于值在一个特定的范围内,如:value BETWEEN min AND max Not between适用于值不在某个特定范围内。

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  • 经典场景

    经典场景 微服务应用管理 Web应用生命周期管理

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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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  • 经典版VPN

    经典版VPN 经典版VPN网关管理 经典版VPN连接管理 经典版VPN管理(墨西哥城一/圣保罗一) 经典版VPN费用管理

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  • 经典版VPN

    经典版VPN 按需按带宽转包年/包月 按需按流量转包年/包月 按需按带宽和按需按流量相互转换 按需按带宽进行带宽升降配 父主题: 变更计费模式

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  • 经典变更规格

    0集群暂不支持经典变更规格功能。 在经典变更规格期间新集群是不计费的,当变更成功后开始计费。变更完成后老集群处于保留期,不再计费。 经典变更规格最大支持调整到240节点,且原节点数量加调整后节点数量不大于480节点。 逻辑集群不支持经典变更规格。 经典变更规格对系统的影响 经典变更规格

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  • 备份方式比较

    备份方式比较 您可结合自己的实际需求,再根据SAP HANA备份方案的优劣势,选择您的备份方案。SAP HANA备份方案的优劣势如表1所示。 表1 SAP HANA备份方案比较 特点 基于文件的备份 基于Backint的备份 基于存储快照的备份 优势 支持备份的完整性校验 支持加密

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  • 梯度提升树回归

    最大分箱数,默认为32 min_instances_per_node - 节点分割时,要求子节点必须包含的最少实例数,默认为1 min_info_gain - 节点是否分割要求的最小信息增益,默认为0.0 subsampling_rate - 学习每棵决策树用到的训练集的抽样比例,默认为1.0

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  • 排序策略

    逻辑斯蒂回归算法是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。逻辑斯蒂回归算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0,1]之间,是机器学习领域里常用的二分类算法。单击查看逻辑斯蒂回归详情信息。 表1 逻辑斯蒂回归参数说明 参数名称 说明 计算节点信息 用户

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  • 比较操作符

    比较操作符 大部分数据类型都可用比较操作符进行比较,并返回一个布尔类型的值。 比较操作符均为双目操作符,被比较的两个数据类型必须是相同的数据类型或者是可以进行隐式转换的类型。 GaussDB提供的比较操作符请参见表1。 表1 比较操作符 操作符 描述 < 小于 > 大于 <= 小于或等于

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  • 比较操作符

    比较操作符 所有数据类型都可用比较操作符进行比较,并返回一个布尔类型的值。 比较操作符均为双目操作符,被比较的两个数据类型必须是相同的数据类型或者是可以进行隐式转换的类型。 GaussDB提供的比较操作符请参见表1。 表1 比较操作符 操作符 描述 < 小于 > 大于 <= 小于或等于

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  • 比较操作符

    比较操作符 比较操作符可用于所有相关的数据类型,并返回布尔类型数值。 所有比较操作符都是双目操作符,被比较的两个数据类型必须是相同的数据类型或者是可以进行隐式转换的类型。例如1<2<3这样的表达式为非法的,因为布尔值和3之间不能做比较。 GaussDB(DWS)提供的比较操作符请参见表1。

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  • 比较操作符

    比较操作符 比较操作符可用于所有相关的数据类型,并返回布尔类型数值。 所有比较操作符都是双目操作符,被比较的两个数据类型必须是相同的数据类型或者是可以进行隐式转换的类型。例如1<2<3这样的表达式为非法的,因为布尔值和3之间不能做比较。 GaussDB(DWS)提供的比较操作符请参见表1。

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  • 经典版VPN

    经典版VPN 创建VPN都会产生哪些费用,VPN网关IP收费吗? VPN网关带宽计费方式在选择按带宽计费和按流量计费时有什么差别? 按流量计费的VPN可以使用共享流量包? 如何将按需的VPN转为包年/包月? 包年/包月的VPN网关支持自动续费吗? 包年/包月的VPN网关支持退订吗?

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  • 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模

    从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 本章节基于餐厅销量预测场景,从零开始介绍如何制作销售销量训练及销售销量预测两个算链。 前提条件 已经创建一个基于ML Studio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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  • 排序策略-离线排序模型

    行更新。 学习率:优化算法的参数,决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初始梯度累加和:梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl:Follow The Regularized Leader 适用于处理超大规模数据的,含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。

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  • 参数模板比较

    参数模板比较 接口说明 比较两个参数模板之间的差异。 约束说明 只能同版本且同类型的参数模板进行比较,例如:集群4.0 mongos参数模板只能与同为集群 4.0 mongos的参数模板进行比较。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Ex

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