类似K均值聚类的机器学习方法 更多内容
  • 聚类分析

    参数设置后单击“提交”。可在作业中心查看该作业运行情况。 运行完成后,可在作业中心单击该作业查看输出结果。 查看运行结果。在聚类结果页面,可以查看每个聚类公共子结构、公共子结构原子数、分子数量等信息。 可以单击“下载”,下载聚类分析结果信息。下载结果以Excel格式输出,包含小分子基本信息和属性信息。

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  • 创建分子聚类作业

    X-Auth-Token 是 String 用户Token。 Token认证就是在调用API时候将Token加到请求消息头,从而通过身份认证,获得操作API权限, 获取Token 接口响应消息头中X-Subject-Token值即为Token。 最小长度:1 最大长度:32768 表3 请求Body参数

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  • 创建聚类分析作业

    X-Auth-Token 是 String 用户Token。 Token认证就是在调用API时候将Token加到请求消息头,从而通过身份认证,获得操作API权限,获取Token接口响应消息头中X-Subject-Token值即为Token。 最小长度:1 最大长度:32768 表3 请求Body参数

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  • 处理问题聚类任务

    处理问题聚类任务 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>语义理解服务”,进入语义理解服务页面。 选择“检查训练 > 问题聚类任务”。单击“启动聚类任务”,填写需要进行聚类分析会话生成时间段,单击“启动”。 请确保所选时间段内存在可用于分析会话记录。 导入用户列表后,聚类任务仅分析该号码对应的会话记录。

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  • 聚类系数(cluster

    聚类系数(cluster_coefficient)(1.0.0) 表1 response_data参数说明 参数 类型 说明 cluster_coefficient Double 聚类系数。 statistics Boolean 是否仅返回全图平局聚类系数,默认为true。 父主题:

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  • 算法一览表

    算网络节点相关性和重要性(PersonalRank值越高,对source节点相关性/重要性越高)。 k核算法(k-core) k-core是图算法中一个经典算法,用以计算每个节点核数。其计算结果是判断节点重要性最常用参考值之一,较好刻画了节点传播能力。 k跳算法(k-hop)

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  • 查询聚类分析作业详情

    X-Auth-Token 是 String 用户Token。Token认证就是在调用API时候将Token加到请求消息头,从而通过身份认证,获得操作API权限,获取Token接口响应消息头中X-Subject-Token值即为Token。 最小长度:1 最大长度:32768 响应参数 状态码:

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  • 聚类分析作业管理

    聚类分析作业管理 创建聚类分析作业 查询聚类分析作业详情 父主题: API(盘古辅助制药平台)

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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。常见有回归和分类。 非监督学习:在未加标签数据中,试图找到隐藏结构。常见聚类。 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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  • 其他操作

    添加领域 添加实体 添加敏感词 新增知识灰度规则 模型管理 管理机器人测试用例 审核历史消息 处理问题聚类任务 配置智能引擎参数 呼叫历史管理 查看流程分析 流程检查 新增灰度规则 2D数字人设置 父主题: 配置智能机器

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  • 如何修改机器人规格,不同版本机器人区别

    登录CBS控制台。 在智能问答机器人列表中,选择“操作”列“规格修改”。 图1 规格修改 依据使用需求修改机器规格。 图2 修改问答机器人规格 父主题: 智能问答机器

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  • 调用“API参考 > 云服务”下的接口提示类似“tenant

    调用“API参考 > 云服务”下接口提示类似“tenant_id in token mismatches with tenant_id in url.” 一般出现这种情况是获取Token时请求消息中“scope”参数没有包含相关project信息(如下屏显加粗部分),导致云服务AP

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  • 机器未重启

    原因分析 该机器在进行过某些Windows功能启用或关闭后未进行重启。 处理方法 请重启机器。 must log in to complete the current configuration or the configuratio\r\nn in progress must be

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  • 聚类系数算法(Cluster Coefficient)

    聚类系数算法(Cluster Coefficient) 概述 聚类系数表示一个图中节点聚集程度系数。在现实网络中,尤其是在特定网络中,由于相对高密度连接点关系,节点总是趋向于建立一组严密组织关系。聚类系数算法(Cluster Coefficient)用于计算图中节点聚集程度。

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  • 机器翻译

    机器翻译 语种识别 语种识别是为了识别文本所属语种。对于用户输入文本,返回识别出所属语种。 父主题: 基本概念

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  • 机器无法选择?

    机器无法选择? 请确认机器状态是否正确,资源状态为运行中且UniAgent状态为运行中。 UniAgent安装可参考安装UniAgent。 父主题: 补丁管理常见问题

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  • 算法参考

    算法参考 算法一览表 PageRank算法 PersonalRank算法 k核算法(k-core) k跳算法(k-hop) 最短路径算法(Shortest Path) 全最短路算法(All Shortest Paths) 单源最短路算法(SSSP) 关联路径算法(n-Paths)

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  • 服务支持使用哪些算法对图进行分析?

    算网络节点相关性和重要性(PersonalRank值越高,对source节点相关性/重要性越高)。 k核算法(k-core) k-core是图算法中一个经典算法,用以计算每个节点核数。其计算结果是判断节点重要性最常用参考值之一,较好刻画了节点传播能力。 k跳算法(k-hop)

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  • Spark Java API接口介绍

    Tuple2<V,W>> join(JavaPairRDD<K,W> other) 当有两个KVdataset(K,V)和(K,W),返回是(K,(V,W))dataset,numTasks为并发任务数。 JavaPairRDD<K,scala.Tuple2<Iterable<V>

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  • 什么是对话机器人服务

    支持领域知识挖掘,提供易用标注工具挖掘领域词。 全面的对话管理 支持自然语言多能力融合,智能对话中控。 灵活知识库管理,支持对知识批量操作。 支持嵌入多轮对话技能,满足复杂任务型对话场景。 高效训练部署 基于modelarts底层算法能力,提供更快模型训练、部署能力。 支

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  • Spark Java API接口介绍

    JavaPairRDD<K,scala.Tuple2<V,W>> join(JavaPairRDD<K,W> other) 当有两个KVdataset(K,V)和(K,W),返回是(K,(V,W))dataset,numTasks为并发任务数。 JavaPairRDD<K,scala

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