线性支持向量机分类 概述 “支持向量机分类”节点构造一个线性支持向量机模型，支持二分类和多分类。该节点采用Trust Region Newton Method（TRON）算法优化L2-SVM模型，更适用于大规模数据的建模，模型训练效率更高。 算法实现方式的简介如下： 二分类 给定

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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域感知因子分解机是因子分解机的改进版本，因子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

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batch模式计算速度快于full模式。 隐向量长度 分解后的特征向量的长度。默认10。 保存根路径 单击选择训练结果在OBS中的保存根路径，训练完成后，会将模型和日志文件保存在该路径下。该路径不能包含中文。 域感知因子分解机-FFM 域感知因子分解机是因子分解机的改进版本，因子分解机每个特征对其他域的隐向量都一致，

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Hive是否支持向量化查询 问题 当设置向量化参数hive.vectorized.execution.enabled=true时，为什么执行hive on Tez/Mapreduce/Spark时会偶现一些空指针或类型转化异常？ 回答 当前Hive不支持向量化执行，向量化执行有很多

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按需计算、动态分析，基于云端弹性算力实现大范围、多时相、长时间序列遥感影像的高效快速计算与实时分析，直观展示计算结果 图4 太湖蓝藻密度反演 支持近300个遥感计算算子、矢量分析算子和专题算法接口，满足不同业务场景的计算与分析需求；支持JavaScript和Python脚本语言，提供线上开发和线下SD

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Hive是否支持向量化查询 问题 当设置向量化参数hive.vectorized.execution.enabled=true时，为什么执行hive on Tez/Mapreduce/Spark时会偶现一些空指针或类型转化异常？ 回答 当前Hive不支持向量化执行，向量化执行有很多

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向量检索 场景描述 向量检索的集群规划 创建向量索引 向量查询 向量检索的性能调优 （可选）预构建与注册 管理向量索引缓存 向量检索的客户端代码示例（Python） 向量检索的客户端代码示例（Java） 使用PV_GRAPH向量索引 父主题： 集群增强特性

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向量查询 标准查询 针对创建了向量索引的向量字段，提供了标准向量查询语法。下述查询命令将会返回所有数据中与查询向量最近的size（topk）条数据。 POST my_index/_search { "size":2, "_source": false, "query":

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营规则均不一致。 RES提供一站式电商推荐解决方案，在一套数据源下，支持多种电商推荐场景，提供面向电商推荐场景的多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。

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向量计算接口与函数 向量距离计算接口 向量操作函数接口 向量函数和操作符 父主题： 函数和操作符

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使用时无需再次申请。如未开通服务，调用服务时会提示ModelArts.4204报错，请在调用服务前先进入控制台开通服务，并注意开通服务区域与调用服务的区域保持一致。 URI URI格式 POST /v1/{project_id}/nlp-fundamental/sentence-embedding

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概述 图像搜索 （ Image Search ）基于深度学习与图像识别技术，结合不同应用业务和行业场景，利用特征向量化与搜索能力，帮助您从指定图库中搜索相同或相似的图片。 图像搜索服务以开放API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）的

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文本词向量 概述 “文本词向量”节点用于将词和句/段落映射到一个向量，可用来表示词与词之间或句与句之间的关系。该算法基于Skip-gram模型利用词语来预测它的上下文，并表示为向量形式，可应用于社交网络中的推荐系统、文本相似度等场景。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe

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索引以及注册等步骤，具体内容请参考（可选）预构建与注册。 表2 当使用向量索引加速时（即“indexing”为“true”时），为了获得更高的查询性能以及查询精度， CSS 提供了与向量索引相关的可选参数配置。 metric 计算向量之间距离的度量方式。 可选值： euclidean：欧式距离。

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向量召回评估 概述 向量召回评估算子计算召回的hitrate，用于评估召回结果的好坏，hitrate越高表示训练产出的向量去召回向量的结果越准确。支持u2i召回和i2i召回的计算。u2i召回时，拿user（用户）的向量去召回top k个items（物品），i2i召回时拿item的向量去召回top

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"category": "2"}} 查询向量 基于现有的Elasticsearch接口，在vector下新增filter参数支持向量标量联合过滤特性。标签过滤使用的过滤字段，当前支持json格式 ，支持should、must、must_not、term、terms查询， 语法与Elasticsearch查询语法一致。具体的限制如下。

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，每个epoch训练一个子数据集。 DeepFM DeepFM，结合了FM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，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。 表2 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明 名称 自定义策略名称，由中文、英文、数字、下划线、

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图像搜索业务能力的目的。 图像搜索服务提供的SDK暂不支持访问重试，如果访问异常，SDK会直接返回本次的请求结果，所以需要客户端自行建立重试机制。 接口与API对应关系 图像搜索接口与API对应关系请参见表1。 表1 接口与API对应关系 接口 API 添加数据 POST /v2

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什么是图像搜索 图像搜索（Image Search，又称为多媒体搜索）基于深度学习与图像识别技术，是一套开箱即用的场景化搜索服务，支持图像等数据的管理和搜索，提供多种通用预置场景的搜索能力，并支持低成本、高敏捷的定制化服务，为用户提供安全、可靠、快速、准确的一键部署场景化内容搜索需求。

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