阿里云MaxCompute-XGBoost on Spark 极限梯度提升算法的分布式训练与模型持久化oss的实现与代码浅析
1. XGBoost简介 XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库，旨在实现高效，灵活和便携。它在GBDT框架的基础上实现机器学习算法。XGBoost提供了并行树提升（也称为GBDT，GBM），可以快速准确地解决许多数据科学问题。XGBoost最初是一个研究项目，孵化于Distributed (Deep) Machine Learning Community (DMLC) ，由陈天奇博...
机器学习PAI这一段内置的swing算法训练代码，请问一下有相关的文档吗？
机器学习PAI这一段内置的swing算法训练代码，请问一下有相关的文档吗？、、在https://help.aliyun.com/zh/pai/user-guide/swing-train?spm=a2c4g.11186623.0.0.486e137baz40gS 这里感觉也对不太上参数名 pai -name swing_rec_ext-project algo_public-DinputTabl....
TPP方案代码调用pai-eas遇到的网络问题
本文介绍tpp方案代码调用pai-eas遇到的网络问题以及解决方案。网络问题前提：pai-eas和tpp在同一VPC下，如果不在请咨询aliyun相关同学。公网地址调用TPP不允许调用公网，只能使用VPC地址调用本地测试可以使用公网地址调用VPC地址调用您的pai-eas服务必须和tpp实例在同一r...
TPP方案代码调用redis遇到的网络问题_个性化算法开发平台TPP_智能推荐 AIRec(AIRec)
本文介绍tpp方案代码调用Redis遇到的网络问题以及解决方案。网络问题前提：Redis和tpp在同一VPC下，如果不在请咨询aliyun相关同学。TPP调用时，将TPP实例使用的交换机网段添加到Redis白名单，就能调通本地测试时，开通公网地址，将本地IP添加到Redis白名单，就能调通公网访问T...
TPP方案代码完整的demo
本文提供了遵从TPP规范的多个开源demo，可以直接修改使用，上线前请充分测试。详情请参考https://github.com/aliyun/aliyun-tpp-solution-demohttps://github.com/aliyun/aliyun-tpp-solution-demo
如何使用TPP方案代码SDK
本文介绍TPP方案代码SDK的使用方法。概况这里的SDK只给出了方案开发必须的最小集合，例如：方案执行的入口XXXSolution.java方案执行的上下文XXXContext.java方案执行的结果XXXResult.java方案生命周期配置LifeCycleConfig.java常用的Java类...
基于二进制草蝉优化算法选择特征并使用 KNN 进行训练（Matlab代码实现）
1 概述基于二进制草蝉优化算法选择特征并使用KNN（K-Nearest Neighbors，K最近邻算法）进行训练是一种特征选择和分类算法的组合。这种方法主要用于解决特征选择问题，并利用选定的特征集合来训练KNN分类器。下面是该算法的基本步骤：特征选择：采用二进制草蝉优化算法对原始特征集进行优化，从而选择出最佳特征子集。二进制草蝉优化算法是一种基于草蝉行为的启发式优化算法，用于解决特征选择问题。....
基于生物地理学的优化算法（BBO）用于训练多层感知器（MLP）【多种算法进行比较】（Matlab代码实现）
一、 概述来源：多层感知器（MLP）作为使用最广泛的神经网络（NN）之一，已被应用于许多实际问题。MLP 需要针对特定应用程序进行培训，经常会遇到局部最小值、收敛速度和初始化敏感性问题。本文建议使用最近开发的基于生物地理学的优化（BBO）算法来训练MLP以减少这些问题。为了研究BBO在训练MLP中的效率，使用了五个分类数据集以及六个函数近似数据集。将结果与5种著名的启发式算法反向传播（BP）和极....
【项目实践】从零开始学习SSD目标检测算法训练自己的数据集（附注释项目代码）（二）
2.3、SSD的训练过程与细节2.3.1、框架训练的具体步骤首先VGG16在ILSVRC CLS-LOC数据集上进行预训练。然后将VGG16的全连接层fc6和fc7转换成3×3卷积层Conv6（Conv6采用带孔卷积Dilation Convolution，Conv6采用3×3大小，dilation rate=6的膨胀卷积）和1×1卷积层Conv7；然后移除dropout层和fc8层，并新增一系....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
算法更多代码相关
智能搜索推荐
智能推荐（Artificial Intelligence Recommendation，简称AIRec）基于阿里巴巴大数据和人工智能技术，以及在电商、内容、直播、社交等领域的业务沉淀，为企业开发者提供场景化推荐服务、全链路推荐系统开发平台、工程引擎组件库等多种形式服务，助力在线业务增长。
+关注