数据仓库服务 GaussDB(DWS)

 

GaussDB(DWS)是一款具备分析及混合负载能力的分布式数据库,支持x86和Kunpeng硬件架构,支持行存储与列存储,提供GB~PB级数据分析能力、多模分析和实时处理能力,用于数据仓库、数据集市、实时分析、实时决策和混合负载等场景,广泛应用于汽车、制造、零售、物流、互联网、金融、政府、电信等行业分析决策系统

 
 

    数据仓库逻辑回归分析 更多内容
  • 逻辑回归分类

    逻辑回归分类 概述 “逻辑回归”节点用于数据二分类,支持自动化建模。它可以根据输入训练集高效地完成参数自动调优,并通过 LOG ISTIC函数将线性回归的输出映射到[0,1]区间,最后根据阈值判断完成数据二分类。 逻辑回归本质上是一种线性分类方法,因此在考虑使用逻辑回归模型前,要保证

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  • 回归

    回归 决策树回归 梯度提升树回归 LightGBM回归 线性回归 随机森林回归 父主题: 模型工程

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  • 回归评估

    回归评估 概述 对回归模型预测的结果数据集进行评估。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型,dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 回归的评估指标:mae、mse、rmse 参数说明 参数 子参数 参数说明

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  • LightGBM回归

    LightGBM回归 概述 对mmlspark python包中LightGBM回归的封装 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型,dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 spark pipeline类型的模型

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  • 线性回归

    线性回归 概述 “线性回归”节点用于产生线性回归模型。它是利用数理统计中的回归分析,来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的统计分析方法。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型,dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象

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  • 随机森林回归

    随机森林回归 概述 “随机决策森林回归”节点用于产生回归模型。随机决策森林是用随机的方式建立一个森林模型,森林由很多的决策树组成,每棵决策树之间没有关联。当有一个新的样本输入时,该样本取值为所有决策树的预测值的平均值。 随机决策森林回归中的决策树算法是递归地构建决策树的过程,用平

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  • 决策树回归

    决策树回归 概述 “决策树回归”节点用于产生回归模型。 决策树算法是递归地构建决策树的过程,用平方误差最小准则,进行特征选择,生成二叉树。平方误差计算公式如下: 其中是样本类标的均值,yi 是样本的标签,N 是样本数量。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe

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  • 梯度提升树回归

    梯度提升树回归 概述 “梯度提升树回归”节点用于生成回归模型,是一种基于决策树的迭代回归算法。该算法采用迭代的思想不断地构建决策树模型,每棵树都是通过梯度优化损失函数而构建,从而达到从基准值到目标值的逼近。算法思想可简单理解成:后一次模型都是针对前一次模型预测出错的情况进行修正,

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  • 数据仓库

    数据仓库 华为云数据仓库高级工程师培训 父主题: 培训服务

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  • 数据仓库

    数据仓库 表1 数据仓库权限 权限 对应API接口 授权项(Action) IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 获取数据仓库列表 GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses octopus:dataWarehouse:list

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  • 数据仓库

    数据仓库 获取数据仓库列表信息 获取数据仓库的数据列表 父主题: API

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  • GaussDB(DWS) 使用简介

    ,不同资源池之间资源互相隔离。 资源管理 逻辑集群 通过把物理集群的所有物理节点划分成多个逻辑集群,不同逻辑集群的用户数据是隔离的。企业将不同的业务部署在不同的逻辑集群上,既可以实现业务统一管理,也能保证业务之间数据隔离和资源隔离。 逻辑集群管理

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  • 维度建模

    应用需求分析:这部分主要针对数据应用系统所需要的数据范围及指标来确定,因此是先分析数据应用系统的需求,再提炼数据集市的数据接口需求 目标表设计:即数据集市结果表设计,根据数据应用的需求进行数据表设计 数据源分析:主要分析数据仓库的数据如何满足集市的需要,即确定需要数据仓库的那些表

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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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  • 使用pytorch进行线性回归

    使用pytorch进行线性回归 在FunctionGraph页面将torch添加为公共依赖 图1 torch添加为公共依赖 在代码中导入torch并使用 # -*- coding:utf-8 -*- import json # 导入torch依赖 import torch as t

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  • 逻辑模型

    当前模型工程所有逻辑模型图中的逻辑元素。 逻辑元素定义:“工程设置>元素构造型”下,绑定到4+1视图:逻辑模型的基础构造型与自定义构造型元素以及逻辑模型架构方案配置的构造型。 包括:在逻辑模型图上创建出来的逻辑元素,引用到逻辑模型中的逻辑元素(包含关联空间中的引用的逻辑元素)。 如何检查

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  • 逻辑复制

    逻辑复制 逻辑解码

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  • 逻辑复制

    标数据库解析逻辑日志以实时进行数据复制。具体如图 逻辑复制所示。逻辑复制降低了对目标数据库的形态限制,支持异构数据库、同构异形数据库对数据的同步,支持目标库进行数据同步期间的数据可读写,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

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  • 逻辑场景

    单击逻辑场景名称后操作栏内的“ 删除”,删除该场景。 勾选多个逻辑场景前勾选框,单击场景列表上方的“删除”,可批量删除场景。 说明: 被任务使用的逻辑场景不可被删除。 编辑逻辑场景 单击操作栏中的“编辑”,可编辑逻辑场景基本信息。 查看逻辑场景详情 单击逻辑场景名称,可查看逻辑场景详情。 基本信息:场景名称、创建时间,解析状态等信息。

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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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