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    机器学习中的逻辑回归 更多内容
  • 提交排序任务API

    因子分解机算法是一种基于矩阵分解机器学习算法,能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间关系,无需人工经验干预,同时能够解决组合特征稀疏问题。FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机改进版本,因子分解机每个特征对其他域隐向量都一致,而域感知因子分解机每个特征对其他

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  • 创建纵向联邦学习作业

    定义XGBoost算法决策树数量,一个样本预测值是多棵树预测值加权和。取值范围为1~50整数。 树深度 定义每棵决策树深度,根节点为第一层。取值范围为1~10整数。 切分点数量 定义每个特征切分点数量,数量越多,准确率越高,计算时间越长。取值范围为5~10整数。 分类阈值

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  • AI开发基本概念

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

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  • 最新动态

    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情况,联合多个参与者共同样本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,升级、回滚是一个常见场景, TICS

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  • 创建可信联邦学习作业

    创建可信联邦学习作业 联邦建模过程由企业A来操作,在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”,填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题: 使用TI CS 可信联邦学习进行联邦建模

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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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  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    适用于人工智能与机器学习场景合规实践 该示例模板对应合规规则说明如下表所示: 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 规则描述 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护版本 cce CC

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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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  • 排序策略

    数值稳定常量:为保证数值稳定而设置一个微小常量。默认1e-8。 adagrad:自适应梯度算法 对每个不同参数调整不同学习率,对频繁变化参数以更小步长进行更新,而稀疏参数以更大步长进行更新。 学习率:优化算法参数,决定优化器在最优方向上前进步长参数。默认0.001。 初

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  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    神经网络中:学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层单元数、Adam优化算法β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法:随机森林树数量,k-meanscluster数,正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型学习能力不足,一味地增加数据,训练效果并不明显。

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  • 排序策略-离线排序模型

    数值稳定常量:为保证数值稳定而设置一个微小常量。默认1e-8。 adagrad:自适应梯度算法 对每个不同参数调整不同学习率,对频繁变化参数以更小步长进行更新,而稀疏参数以更大步长进行更新。 学习率:优化算法参数,决定优化器在最优方向上前进步长参数。默认0.001。 初

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  • 基本概念

    特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版体验式开发模式下,模型训练服务支持特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLab交互式开发模式,是界面右上角图标“数据处理”菜单下面的数据处理算子。

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  • 逻辑集群

    逻辑集群 GS_271180008 错误码: database locale is incompatible with operating system. 解决方案:使用其他语言环境重新创建数据库或安装缺失语言环境。 level: FATAL

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  • 逻辑复制

    TABLES IN ORACLE发布owner必须是系统管理员。 level: ERROR GS_152150031 错误码: permission denied to change owner of subscription %s. 解决方案:订阅owner必须是系统管理员。 level:

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  • 逻辑复制

    。目标数据库解析逻辑日志以实时进行数据复制。具体如图1所示。逻辑复制降低了对目标数据库形态限制,支持异构数据库、同构异形数据库对数据同步,支持目标库进行数据同步期间数据可读写,数据同步时延低。 图1 逻辑复制 逻辑复制由两部分组成:逻辑解码和数据复制。逻辑解码会输出以事务为

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  • 逻辑解码

    逻辑解码 逻辑解码概述 逻辑解码选项 使用SQL函数接口进行逻辑解码 使用流式解码实现数据逻辑复制 父主题: 逻辑复制

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  • 逻辑模型

    如下图所示。 在Component1子图引用该父Component1元素到图,再到图从工具箱创建Module元素到组件下,构成包含父子关系,在2层模型中会对Module定义对外接口,和使用接口。 Module1暴露实现接口,提供给外模块调用,连线关系使用Realization。

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  • 逻辑函数

    逻辑函数 表1 逻辑函数 SQL函数 返回类型 描述 boolean1 OR boolean2 BOOLEAN 如果 boolean1 为 TRUE 或 boolean2 为 TRUE 返回 TRUE。支持三值逻辑。 例如 true || Null(BOOLEAN) 返回 TRUE。

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  • 逻辑复制

    生成逻辑日志。目标数据库解析逻辑日志以实时进行数据复制。具体如图1所示。逻辑复制降低了对目标数据库形态限制,支持异构数据库、同构异形数据库对数据同步,支持目标库进行数据同步期间数据可读写,数据同步时延低。 图1 逻辑复制 逻辑复制由两部分组成:逻辑解码和数据复制。逻辑解码会

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  • 逻辑解码

    逻辑解码 在逻辑解码独立多版本字典,使用逻辑解码字典表是系统表。逻辑解码系统表均为实例级系统表,仅管理员权限用户可以查看和修改系统表。 GS_ LOG ICAL_ATTRDEF GS_LOGICAL_ATTRIBUTE GS_LOGICAL_AUTHID GS_LOGICAL_CLASS

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  • 逻辑复制

    al_decode_options_default对应选项默认配置值不生效,按启动命令设定值进行配置。 logical_decode_options_default配置exclude-users选项和逻辑解码启动exclude-users选项存在差异,不允许指定多个黑名单用户。

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