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    机器学习字符串变量变成特征 更多内容
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    为后续特征选择、模型训练的数据集。 公测 创建纵向联邦学习作业 2021年3月 序号 功能名称 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。

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  • 变量

    变量 输入变量 输出变量 本地变量 父主题: Terraform 配置指南

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  • 变量

    变量 Serverless Framework提供了一个强大的变量系统,您可以将动态数据添加到serverless.yml中。使用Serverless变量,您将能够执行以下操作: 引用并加载环境变量中的变量。 引用并加载CLI选项中的变量。 递归引用同一serverless.yml文件中的任何类型的属性。

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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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  • 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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  • 提交排序任务API

    分解机每个特征对其他域的隐向量都一致,而域感知因子分解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量,能够达到更高的精度,但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机,结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而

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  • 变量

    变量 输入变量 输出变量 本地变量 父主题: 配置指南

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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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  • 变量

    变量 变量连接器包含“追加到数组变量”、“追加到字符串变量”、“数值递减”、“数值递增”、“初始化变量”、“变量赋值”六个执行动作。建议使用变量V2连接器。 连接参数 变量连接器无需认证,无连接参数。 追加到数组变量 需要先定义一个数组变量,可将值内填写的数据,以字符串的形式追加

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  • 特征工程

    特征工程 如何选中全量特征列? 算法工程处理的时候必须要先采样吗? 特征处理操作完成后怎么应用于数据集全量数据? 特征工程和算法工程的关系? JupyterLab环境异常怎么处理? 父主题: 常见问题

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  • 特征工程

    特征工程 特征工程简介 Python和Spark开发平台 JupyterLab开发平台 父主题: 用户指南

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  • 特征管理

    特征管理 特征操作接口 父主题: 应用模型

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  • 数据特征分析

    由于发布后的数据集不会默认启动数据特征分析,针对数据集的各个版本,需手动启动特征分析任务。在数据特征页签下,单击“启动特征分析”。 在弹出的对话框中配置需要进行特征分析的数据集版本,然后单击“确定”启动分析。 “版本选择”,即选择当前数据集的已发布版本。 图1 启动数据特征分析任务 数据特征分析任务启动

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  • 特征工程

    特征工程 二值化 卡方选择 派生 特征转换 FP-growth 最小最大规范化 正则化 独热编码 主成分分析 离散化 标准化 字符串标签化 奇异值分解 过滤式特征选择 线性特征重要性 特征尺度变换 特征异常检测 特征异常平滑 gbdt编码模型训练 gbdt编码模型应用 父主题: 数据特征

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  • 特征尺度变换

    需要被进行尺度变换的特征名 - scale_method 尺度变换的方法 "ln" item_spliter 离散型特征的,iterm之间的分割符 "," kv_spliter 离散型特征KV的分割符 ":" 样例 输入数据 配置流程 运行流程 参数设置 输出结果 父主题: 特征工程

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  • 创建纵向联邦学习作业

    在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮,编辑“作业名称”等相关参数,完成后单击“确定”。 目前,纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F

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  • 查看算子

    如图1中红色框所示,预置算子列表目前分为数据特征、输入输出、模型工程三大类。带标志的是算子类别,比如数据特征类,该类包含数据特征的子类数据分析、特征工程、数据处理及其算子。详细的预置算子说明请参考预置算子说明章节。 单击算子类对象前图标,即可展开显示子类和算子。 双击数据特征类,展开其子类数据分析、特征工程、数据

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  • 全局特征信息文件

    全局特征信息文件 在特征工程、在线模块,近线模块时都会用到该全局的特征信息文件。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。 表1 全局特征信息文件字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 user_features

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  • 特征异常平滑

    是否为k:v的稀疏特征, 如果指定该列,soften_cols参数只支持选择稀疏特征列kv_col中的列名。 False kv_col 否 如果为稀疏特征,指定稀疏特征列名。 "kv" item_spliter 否 稀疏特征的分隔符。 "," kv_spliter 否 稀疏特征key和value的分隔符。

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  • 处理字符串

    var[180]; 会被转变成: struct varchar_var { int len; char arr[180]; } var; 要在一个VARCHAR宿主变量中存储一个字符串,该宿主变量必须被声明为包含零字节为终止符长度的字符串。字段arr存放以零字

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  • 处理字符串

    var[180]; 会被转变成: struct varchar_var { int len; char arr[180]; } var; 要在一个VARCHAR宿主变量中存储一个字符串,该宿主变量必须被声明为包含零字节为终止符长度的字符串。字段arr存放以零字

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