ARRAY_NORMALIZE
返回根据指定p范数（p Norm）对数组元素规范化后的数组。命令格式 array_normalize(array,p)此函数等价于 TRANSFORM(array,v->v/REDUCE(array,0,(a,v)->a+POW(ABS(v),p),a->POW(a,1/p))，但是 REDUCE 部分只执行一次。参数说明 array：输入...
数据类型转换
支持的转换类型 Oracle 数据库 OceanBase 数据库 Oracle 租户 描述 INTEGER NUMBER(38,0)INT NUMBER(38,0)SMALLINT NUMBER(38,0)BINARY_FLOAT BINARY_FLOAT 二进制精度浮点数，是一种 32 位单精度浮点数数据类型。Oracle 数据库和 ...
功能支持
enc_float4 加密后的浮点数，对应的明文数据为4字节单精度浮点数。enc_float8 加密后的浮点数，对应的明文数据为8字节双精度浮点数。pow enc_decimal 加密后的十进制数，对应的明文数据类型为decimal。pow、...
功能支持
enc_float4 加密后的浮点数，对应的明文数据为4字节单精度浮点数。enc_float8 加密后的浮点数，对应的明文数据为8字节双精度浮点数。pow enc_decimal 加密后的十进制数，对应的明文数据类型为decimal。pow、...
功能支持
enc_float4 加密后的浮点数，对应的明文数据为4字节单精度浮点数。enc_float8 加密后的浮点数，对应的明文数据为8字节双精度浮点数。pow enc_decimal 加密后的十进制数，对应的明文数据类型为decimal。pow、...
归一化
参数说明 IN端口-输入参数 参数名 参数描述 是否必填 输入数据类型 数据源类型 IN 需要归一化处理的变量 是 整数或浮点数 说明 若存在非数值数据，则会抛出异常。不限 PARAM端口-输入参数 参数名 参数描述 是否必填 参数默认值 参数范围 ...
JDBC连接表格存储
数据类型转换 表格存储支持Integer（整型）、Double（浮点数）、String（字符串）、Binary（二进制）和Boolean（布尔值）五种数据类型。通过Java SDK使用JDBC直连表格存储时，JDBC驱动能够对Java类型和表格存储数据类型进行自动转换。Java...
特征离散化
浮点数 其他参数 参数名 参数描述 是否必填 参数默认值 参数范围 离散化方法 等间隔离散化：使离散化后的数据分成多个区间，且区间之间的间隔相同，需指定离散区间间隔。等距离散化：使离散化后的数据分成指定个数的区间，且区间的宽度相同...
数据归一化
是 整数或浮点数 说明 若存在非数值数据，则会置为NaN CSV组件 IGateInOffline组件 平台上其他数据处理组件 按照平台规范开发的自定义组件 OUT端口-输出参数 参数名 参数描述 输出数据类型 OUT1 输出每个变量的归一化结果，参数名和输入...
货币类型
浮点数不应该被用来处理货币，因为浮点数可能会有圆整错误。一个 money 值可以在不损失精度的情况下被造型成 numeric。转换到其他类型可能会丢失精度，并且必须采用两个阶段完成：SELECT '52093.89':money:numeric:float8;一个 money 值被...
数据类型
浮点类型 Float32 单精度浮点数 同C语言Float类型，单精度浮点数在机内占4个字节，用32位二进制描述。Float64 双精度浮点数 同C语言Double类型，双精度浮点数在机内占8个字节，用64位二进制描述。Decimal类型 Decimal Decimal 有符号的定点...
逻辑回归
模型地址 字符 算法参数 参数名 参数描述 是否必填 参数默认值 参数范围 惩罚类型 用于指定惩罚中使用的规范 否 L2 L2 无惩罚 正则强度的倒数 必须为正浮点数，与支持向量机一样，较小的值指定更强的正则化 否 1.0[0,99999999]是否使用截距...
新增附加列
1.0)是否大于等于 op_ge(value1,value2)value1：整数、浮点数、字符串 value2：整数、浮点数、字符串 boolean类型，true或false op_ge(`col1`,1.0)是否小于等于 op_le(value1,value2)value1：整数、浮点数、字符串 value2：整数、浮点数、...
表概述
DOUBLE 否 3.1415926 1E+7 8字节双精度浮点数或64位二进制浮点型。DECIMAL 否 3.5BD、99999999999.9999999BD 10进制精确数字类型。整数部分范围：10 36+1~10 36-1。小数部分精确到10-18。VARCHAR(n)是 无 变长字符类型，n为长度。取值范围...
时序模型介绍
列值支持多种数据类型，包括布尔、整型、浮点数、字符串和二进制。一个时序表支持存储不同度量类别的时序数据。以下图为例，时序表中存储了温度（temperature）和湿度（humidity）两种度量类别的数据。图中度量名称（measurement）、数据源...
随机采样
方式一：可视化方式 在随机采样工作流页面配置组件参数。页签 参数 描述 参数设置 采样个数 取值为正整数。采样比例 取值为浮点数，范围(0,1)。放回采样 默认为不放回，勾选后变为放回。随机数种子 默认系统自动生成。执行调优 核心数 取值...
数据类型
DOUBLE 3.1415926 1E+7 64位二进制浮点型。DECIMAL(precision,scale)3.5BD、99999999999.9999999BD 10进制精确数字类型。precision：表示最多可以表示多少位的数字。取值范围：1。scale：表示小数部分的位数。取值范围：0。如果不指定以上...
行协议参考
示例 示例一：将field value 1.0作为浮点数写入TSDB For InfluxDB®>INSERT mymeas value=1.0 示例二：将field value 1作为浮点数写入TSDB For InfluxDB®>INSERT mymeas value=1 示例三：将field value-1.234456e+78作为浮点数写入TSDB ...
数据类型
FLOAT 3.14F、cast(3.14159261E+7 as float)32位二进制浮点型。说明 由于计算机存储以及内部计算逻辑，用FLOAT类型进行计算时会有精度损失，如果对精度要求比较高，需要将FLOAT数据类型转换成DECIMAL类型进行计算。DOUBLE 3.14D、3....
线性回归
计算逻辑原理 回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。...
LightGBM
是 分类：整数或浮点数或字符 回归：整数或浮点数 说明 若存在非数值数据，则会抛出异常。CSV组件。IGateOffline组件。平台上其他数据处理组件。按照平台组件开发的自定义组件。模型端口 参数名 参数描述 输出参数 输出数据类型 模型 输出...
加权采样
采样比例 取值为浮点数，范围(0,1)。放回采样 默认为不放回，勾选后变为放回。权重列 下拉框选择加权列，加权列支持DOUBLE型和BIGINT型。每个值代表所在记录出现的权重，不需要归一化。随机数种子 默认系统自动生成。执行调优 核心数 取值...
XGBoost
XGBoost(Extreme Gradient Boosting)，是一种高效的Gradient Boosting算法，集成算法的思路是迭代产生多个弱的学习器，然后将每个学习器的预测结果相加得到最终的预测结果，其在结构化数据处理方面具有较优良的性能。计算逻辑原理 XGBoost...
数字型
数字型包含4字节整数、4字节和8字节浮点数以及固定精度的小数。在下面的表中列出了可以使用的数字型。表 1.数字型 名称 存储空间 描述 范围 BINARY INTEGER 4 bytes 有符号整数，integer的别名。2,147,483,648到+2,147,483,647 DOUBLE ...
K近邻
分类分析时，在特征空间中，如果一个样本附近的k个最近（即特征空间中最邻近）样本的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。回归分析时，通过找出一个样本的k个最近邻居，将这些邻居的某个（些）属性的平均值赋给该样本，就可以...
在DTS迁移或同步任务中配置ETL
1.0)是否大于等于 op_ge(value1,value2)value1：整数、浮点数、字符串 value2：整数、浮点数、字符串 boolean类型，true或false op_ge(`col1`,1.0)是否小于等于 op_le(value1,value2)value1：整数、浮点数、字符串 value2：整数、浮点数、...
相关性分析
相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。计算逻辑原理 多变量与多变量：分别计算“数据列”中每两个变量之间的...
分段多项式回归
参数说明 IN端口 参数名 参数描述 是否必填 输入数据类型 数据源类型 特征变量 配置模型特征列 是 整数或浮点数 说明 若存在非数值数据，则会抛出异常。CSV组件。IGateOffline组件。平台上其他数据处理组件。按照平台组件开发的自定义组件...
梯度提升决策树算法（GBDT）
简介 GBDT是一款基于梯度提升的决策树算法。可解释性强，预测速度快。同时，GBDT算法相比于其它算法需要更少的特征工程，可以不用做特征标准化，也不必关心特征之间是否相互依赖，能很好的处理字段缺失的数据，健壮性好。使用场景 GBDT通常...
死区处理
不限 OUT端口-输出参数 参数名 参数描述 输出数据类型 out 处理后的信号 浮点数 其他参数 参数名 参数描述 是否必填 参数默认值 参数范围 处理模式 死区处理的模式，支持两种处理模式。不归零：当输入信号的值在死区上下限范围内时，输出...
随机森林
目标变量 配置模型目标列 是 分类：整数或浮点数或字符 回归：整数或浮点数 说明 若存在非数值数据，则会抛出异常。CSV组件。IGateOffline组件。平台上其他数据处理组件。按照平台组件开发的自定义组件。模型端口 参数名 参数描述 输出参数...
索引简介
每个Document都是由多个field组成，每个field中包含一系列的词语，构建索引的目的是为了加快检索的速度，根据映射关系方向的不同，索引可以分为：倒排索引（index）倒排索引存储了从单词到DocID的映射关系，形如：词->（Doc1,Doc2,.,DocN）...
决策树
计算逻辑原理 决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个特征上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类或回归的结果，本质是一棵由多个判断节点组成的树。参数说明 IN端口 参数名 参数描述 是否必填 ...
索引简介
每个Document都是由多个field组成，每个field中包含一系列的词语，构建索引的目的是为了加快检索的速度，根据映射关系方向的不同，索引可以分为：倒排索引（index）倒排索引存储了从单词到DocID的映射关系，形如：词->（Doc1,Doc2,.,DocN）...
使用float2类型压缩存储向量
Float2类型简介 半精度浮点数（float2）是一种被计算机使用的二进制浮点数据类型。半精度浮点数使用2个字节（16位）来存储，来存储之前4个字节（32位）的float4的数据。IEEE 754标准指定了一个binary16需具备如下的格式：Sign bit（符号位...
主成分分析
计算逻辑原理 主成分分析（PCA）：设法将原来变量重新组合成一组新的相互无关的几个综合变量，同时根据实际需要从中可以取出几个较少的综合变量尽可能多地反映原来变量的信息的统计方法叫做主成分分析或称主分量分析，是数学上处理降维的一...
支持向量机
目标变量 配置模型目标列 是 分类：整数或浮点数或字符 回归：整数或浮点数 说明 若存在非数值数据，则会抛出异常。CSV组件。IGateOffline组件。平台上其他数据处理组件。按照平台组件开发的自定义组件。模型端口 参数名 参数描述 输出参数...
名词解释
名词解释 名词 解释 Project 项目（Project）是DataHub数据的基本组织单元,下面包含多个Topic。值得注意的是，DataHub的项目空间与MaxCompute的项目空间是相互独立的。用户在MaxCompute中创建的项目不能复用于DataHub，需要独立创建。Topic...
偏最小二乘回归
计算逻辑原理 偏最小二乘用于查找两个矩阵（X 和 Y）的基本关系，即一个在这两个空间对协方差结构建模的隐变量方法。偏最小二乘模型将试图找到 X 空间的多维方向来解释 Y 空间方差最大的多维方向。偏最小二乘回归特别适合当预测矩阵比观测...
基础数据类型
double 双精度浮点数 取值范围-1.7976931348623157E+308~-2.2250738585072014E-308,0,2.2250738585072014E-308~1.7976931348623157E+308，IEEE标准，存储字节数8字节。一致。decimal(m,d)或 numeric m 是数值的最大精度，取值范围为 1~1000...
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