对接AI搜索开放平台的向量模型
本文介绍如何在OpenSearch行业算法版中，使用AI搜索开放平台自定义部署的文本向量化模型。解决跨区域网络耗时问题，为用户提供更多模型选择。
Python实现用PSO粒子群优化算法对KMeans聚类模型进行优化项目实战
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 ...
「AIGC算法」K-means聚类模型
本文主要介绍K-means聚类模型原理及实践demo。 一、原理 K-means聚类是一种经典的、广泛使用的无监督学习算法，主要用于将数据集划分为多个类别或“簇”。其目标是将数据集中的每个点分配到K个聚类中心之一，使得簇内的点尽可能相似，而簇间的点尽可能不同。 K-means算法的基本步骤： 初始化：选择K个数据点作为初始聚类中心（质心）。 分配：将每个点分配到最近的聚类中...
什么是模型hitrate评估算法组件
该组件使用hit_rate_pai.py脚本，实现向量召回评估的功能。本文为您介绍该组件的配置方法。使用限制支持使用的计算引擎为MaxCompute。组件配置您可以使用以下任意一种方式，配置模型hitrate评估组件参数。方式一：可视化配置参数输入桩输入桩（从左到右）建议上游组件对应PAI命令参数是...
使用Lasso回归算法进行模型训练_人工智能平台 PAI(PAI)
Lasso（Least absolute shrinkage and selection operator）回归算法是一种压缩估计算法。Lasso回归训练组件基于该算法，支持稀疏、稠密两种数据格式，且支持带权重样本的训练。本文为您介绍Lasso回归训练组件的配置方法。
使用Lasso回归算法进行模型预测
Lasso回归预测组件支持稀疏、稠密两种数据格式。您可以使用该组件做一些数值型变量的预测，比如贷款额度预测、温度预测等。本文为您介绍Lasso回归预测组件的配置方法。
如何对定制模型进行开发_OpenSearch-行业算法版_智能开放搜索 OpenSearch(Open Search)
本篇文档将详细介绍自定义排序模型用到的JSON文件配置以及提供给用户自行实现的代码示例。
ML之K-means：基于DIY数据集利用K-means算法聚类(测试9种不同聚类中心的模型性能)
输出结果设计思路1、使用均匀分布函数随机三个簇，每个簇周围10个数据样本。2、绘制30个数据样本的分布图像。3、测试9种不同聚类中心数量下，每种情况的聚类质量，并作图。实现代码import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.cluster import KMeans from scipy.spatial.distance....
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