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    机器学习特征聚合 更多内容
  • 聚合函数

    聚合函数 聚合函数是从一组输入值计算一个结果。例如使用COUNT函数计算SQL查询语句返回的记录行数。聚合函数如表1所示。 表1 聚合函数表 函数 返回值类型 描述 COUNT([ ALL ] expression | DISTINCT expression1 [, expression2]*)

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  • 窗口聚合

    窗口聚合 窗口表值函数(TVF)聚合 窗口聚合是通过GROUP BY子句定义的,其特征是包含窗口表值函数产生的 “window_start” 和 “window_end” 列。和普通的 GROUP BY 子句一样,窗口聚合对于每个组会计算出一行数据。和其他连续表上的聚合不同,窗口

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  • 聚合函数

    聚合函数 聚合函数将所有的行作为输入,并返回单个聚合值作为结果。 表1 聚合函数 函数 描述 COUNT([ ALL ] expression | DISTINCT expression1 [, expression2]*) 默认情况下或使用关键字 ALL,返回不为 NULL 的表达式的输入行数。使用

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  • 聚合函数

    聚合函数 聚合函数是从一组输入值计算一个结果。例如使用COUNT函数计算SQL查询语句返回的记录行数。聚合函数如表1所示。 示例数据:表T1 |score| |81 | |100 | |60 | |95 | |86 | 常用聚合函数 表1 常用聚合函数表 函数 返回值类型

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  • 聚合函数

    聚合函数 hll_add_agg(hll_hashval) 描述:把哈希后的数据按照分组放到hll中。 返回值类型:hll 示例: 准备数据。 1 2 3 4 CREATE TABLE t_id(id int); INSERT INTO t_id VALUES(generate_series(1

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  • 聚合函数

    聚合函数 本文介绍聚合函数的语法规则,包括参数解释、函数示例等。 函数列表 表1 聚合函数 函数 描述 approx_distinct函数 用于估算x中不重复值的个数。 approx_percentile函数 用于对x进行正序排列,返回处于percentage位置的数值。 arbitrary函数

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  • 聚合函数

    聚合函数 聚合函数是从一组输入值计算一个结果。例如使用COUNT函数计算SQL查询语句返回的记录行数。聚合函数如表1所示。 表1 聚合函数表 函数 返回值类型 描述 COUNT([ ALL ] expression | DISTINCT expression1 [, expression2]*)

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  • GS

    ip地址。 port integer AiEngine端所侦听的端口号。 max_epoch integer 模型每次训练的迭代次数上限。 learning_rate real 模型训练的学习速率,推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度降维系数。 hidden_units

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  • 特征工程

    。 图5 特征工程服务 单击“Publish”,将特征工程发布成服务。 发布成功后,会弹出成功提示框,单击“OK”。 在菜单栏中,单击“特征工程”,进入“特征工程管理”界面。 单击“已发布服务”页签,查看特征工程服务,如图6所示。 图6 特征工程服务 单击特征工程服务行对应“操作”列的图标。

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  • 特征工程

    行为表。 全局特征信息文件 用户在使用特征工程之前,需要提供一份全局的特征信息文件,后续的特征工程、在线模块都会用到该文件。 文件数据信息请参见全局特征信息文件。 当上传的数据中的特征有变化时,用户需要同步更新该文件。该文件为JSON格式,包含特征名、特征大类、特征值类型。 保留已有宽表

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  • 特征操作接口

    "failure": [] } 状态码 状态码 描述 200 successful operation. 400 Bad Request. 500 Internal Server Error. 错误码 请参见错误码。 父主题: 特征管理

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  • 离散特征分析

    离散特征分析 概述 离散值特征分析通过每个离散特征的gini,entropy,gini gain,information gain,information gain ratio等和每个离散值对应的gini,entropy指标,方便对离散特征进行理解。 输入 参数 子参数 参数说明

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  • 特征异常检测

    特征异常检测 概述 特征异常检测的方法包括箱型图(Box-plot)和AVF(Attribute Value Frequency) 箱型图用于检测连续值类特征的数据,根据四分位数检测异常特征。 AVF用于检测枚举值类特征的数据,根据枚举特征的取值频率及阈值检测异常特征。 箱型图异常检测

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  • Over聚合

    Over聚合 OVER 聚合通过排序后的范围数据为每行输入计算出聚合值。和 GROUP BY 聚合不同, OVER 聚合不会把结果通过分组减少到一行,它会为每行输入增加一个聚合值。 更多介绍和使用请参考开源社区文档:Over聚合。 语法格式 1 2 3 4 5 6 7 SELECT

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  • SQL聚合函数

    SQL聚合函数 聚合函数是对结构化后的日志的指定列进行的统计运算。聚合函数返回的是单个值,经常与SELECT语句和GROUP BY语句一起使用。LTS支持如下表格所示聚合函数,具体请参考表1。 在聚合函数的使用中请注意以下几点: 聚合函数可用在任何查询的SELECT子句中。您可以使用如AGG(expr)

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  • 聚合服务编排

    聚合服务编排 创建聚合服务 发布聚合服务 数据集配置 数据展示配置 查看聚合服务 管理聚合服务 父主题: 数据服务

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  • 查看聚合服务

    查看聚合服务 聚合服务创建完成后,您可以在聚合服务页面查看聚合服务列表及详情。本文指导您如何查看当前选择的应用租户下的聚合服务。 查看服务列表 登录LinkX-F系统首页。 选择“数据服务 > 聚合服务编排”,进入“聚合服务编排”页面。 列表展示所有的聚合服务。如有需要,您还可:

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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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  • 产品功能

    护数据使用方的数据查询和搜索条件,避免因查询和搜索请求造成的数据泄露。 可信联邦学习 可信联邦学习 可信智能计算 服务提供的在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据实现的联合建模,曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下,利用多方数据和模型实现样本联合预测。

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  • 资源聚合器

    资源聚合器 创建资源聚合器 查询资源聚合器列表 查询指定资源聚合器 查询指定资源聚合聚合账号的状态信息 更新资源聚合器 删除资源聚合器 创建资源聚合器授权 查询资源聚合器授权列表 删除资源聚合器授权 查询所有挂起的聚合请求列表 删除聚合器账号中挂起的授权请求 查询聚合器中账号资源的计数

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  • 资源聚合器

    organizations:trustedServices:enable organizations:trustedServices:list 说明: 仅组织类型的资源聚合器依赖这些授权项。 √ x 查询资源聚合器列表 GET /v1/resource-manager/domains/{domain_id}/aggregators

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