MaxCompute AI Function提供低代码、多引擎支持的预定义函数，简化大模型与机器学习推理在大数据场景中的应用。更加便捷的通过SQL或Python调用大模型和机器学习能力。
AI Function是MaxCompute提供的一组面向AI业务场景的预定义函数，将复杂的AI推理操作封装为简洁的SQL或Python算子。用户无需编写底层模型调用代码，即可通过标准SQL或MaxFrame（分布式Python引擎）直接调用大模型或机器学习模型，显著降低用户在数据处理、大数据分析等场景的AI使用门槛。
使用FeatureStore Python SDK搭建推荐系统
本文主要介绍使用FeatureStore Python SDK完成特征平台在推荐场景中全流程的创建以及上线的过程。
调用接口实现AI写真
使用Python SDK调用AI写真的算法服务接口进行模型训练和写真制作。通过SDK，您可以定制LoRA模型，并根据模板制作写真。本文为您介绍使用Python SDK调用接口之前的准备工作以及使用示例。
PAI Python SDK代码示例
PAI Python SDK提供了丰富的代码示例Notebook，开发者可以通过这些Notebook快速学习如何通过PAI Python SDK在PAI完成模型的开发和部署。
使用Python和Scikit-learn实现机器学习分类任务
文章概要： 本文将介绍如何使用Python编程语言及其强大的机器学习库Scikit-learn来实现一个基本的机器学习分类任务。我们将从数据集的选择和加载开始，然后经过数据预处理、特征工程、模型选择、模型训练、评估和调整等步骤，最终得到一个性能良好的分类模型。 一、引言 随着大数据和人工智能的飞速发展，机器学习已成为解决复杂问题的重要工具。Scikit...
【Python机器学习专栏】逻辑回归在分类问题中的应用
在数据分析和机器学习领域，分类问题是最常见的问题类型之一。分类问题的目标是根据一组特征来预测一个观测属于哪个类别。逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决二分类问题的统计方法，它因其简单性和高效性而广泛应用于各种场景。本文将探讨逻辑回归的基本原理、优缺点以及如何在Python中实现逻辑回归模型。 逻辑回归的基本原理 ...
PYTHON集成机器学习：用ADABOOST、决策树、逻辑回归集成模型分类和回归和网格搜索超参数优化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24231 Boosting 是一类集成机器学习算法，涉及结合许多弱学习器的预测。 弱学习器是一个非常简单的模型，尽管在数据集上有一些技巧。在开发实用算法之前很久，Boosting 就是一个理论概念，而 AdaBoost（自适应提升）算法是该想法的第一个成功方法。 AdaBoost算法包括使用非常短的（一级）决...
Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型
分类问题属于机器学习问题的类别，其中给定一组特征，任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是，预测肿瘤是否为癌症，或者学生是否可能通过考试。在本文中，鉴于银行客户的某些特征，我们将预测客户在6个月后是否可能离开银行。客户离开组织的现象也称为客户流失。因此，我们的任务是根据各种客户特征预测客户流失。 ...
【Python机器学习】KNN进行水果分类和分类器实战（附源码和数据集）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~KNN算法简介KNN（K-Nearest Neighbor）算法是机器学习算法中最基础、最简单的算法之一。它既能用于分类，也能用于回归。KNN通过测量不同特征值之间的距离来进行分类。KNN算法的思想非常简单：对于任意n维输入向量，分别对应于特征空间中的一个点，输出为该特征向量所对应的类别标签或预测值。KNN算法是一种非常特别的机器学习算法，因为....
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