岭回归预测
算法原理 岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于...
梯度提升回归树算法（GBRT）
huber：最小二乘法和最小一乘法结合使用。max_depth 树的最大深度。默认值为7。说明 如果设置为-1，则表示不对树的深度做限制。但为防止过拟合，建议合理设置该值。random_state 随机状态。通常为正整数，默认值为1。示例 模型创建与模型离...
岭回归训练
算法原理 岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于...
线性回归
在模型训练过程中，采用最小二乘法（least squares）估计模型参数，即最小化输出结果与预测值之间的误差平方和。线性回归模型具有简单、易于理解和解释的特点，同时可以通过多项式扩展等方法处理非线性数据，具有较高的泛化能力和预测准确...
机器学习
MADlib机器学习模块主要解决以下问题：分类/回归问题：提供一系列算法如K最近邻、MLP多层感知神经网络、SVM支持向量机、决策树等算法来解决二元分类/回归问题，集成最小二乘法、GLM广义线性回归、逻辑回归、多项式回归等模型来解决回归问题...
机器学习（MADlib）
插件简介 MADlib机器学习模块主要解决以下问题：分类、回归问题：提供一系列算法，如K最近邻、MLP多层感知神经网络、SVM支持向量机、决策树等算法来解决二元分类、回归问题，集成最小二乘法、GLM广义线性回归、逻辑回归、多项式回归等模型...
偏最小二乘回归
本文为您介绍偏最小二乘回归组件。功能说明 偏最小二乘回归是通过投影分别将预测变量和观测变量投影到一个新空间，来寻找一个线性回归模型。偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法，特别当两组变量的个数很多，且都存在多重相关...
梯度提升回归树
否 最小二乘回归 最小二乘回归 最小绝对偏差 Huber 分位数回归 学习率 模型的学习效率。否 0.1[0,1]树数量 要执行的提升阶段数。梯度提升对于过度拟合具有相当强的鲁棒性，因此大量提升通常会带来更好的性能。否 10[0,10000]采样率 用于...
通过定时任务设置伸缩组内的实例数量
场景二：最小实例数大于期望实例数导致伸缩活动执行失败。例如，当前伸缩组最大实例数为10，最小实例数为0，期望实例数为5，通过定时任务方式设置伸缩组内最小实例数为6时，在执行伸缩任务时，因最小实例数（6）大于期望实例数（5）导致...
基本数据库对象及概念
当有新的二级分区数据被加载时，分析型数据库MySQL版会以二级分区列的键值排序，删除最小键值的二级分区。为什么要限制二级分区数？过多的二级分区会占用计算节点大量的内存，导致系统容易不稳定。所以我们一般建议二级分区数不要超过90个...
利用配置中心规范构建 PaaS 服务配置
配置 Key-Value KV 内容由用户在 DataID 下自由组装，格式不限，可以是 properties、JSON、XML 等，管理页面提供校验功能。通过 Git 项目中 properties 形式的配置文件设置 KV。通过设置 Znode 的 Value来设置 KV，内容格式无限制。综上所...
创建向量索引
第二步：执行如下命令开始并行构建索引。psql-h gp-xxxx-master.gpdb.rds.aliyuncs.com -p 5432 -d dbname -U username -f create_index.sql 重要 如果当前实例有业务正在使用，不能将索引构建的并行进程数调到和实例规格一致，否则会影响...
数据探索函数
相近的极大值点之间所蕴含的信息可能会重复，可以通过设置distance参数，设定两次采样点之间的最小横向距离，对数据进行筛选，去除重复信息。本示例中设置横向距离为10，以输入数据的第一个极大值点为参考，横向距离为10以内的极大值点会被...
SimRank+相似度计算算法
block_size int Query矩阵分块大小，性能相关，不建议修改（输入数据较小是不会触发矩阵分块）50000 matmul_strategy int 矩阵分块乘法策略，可选值：2、3、4（输入数据较小时不会触发矩阵分块）4 matmul_reducer_memory int 矩阵乘法Job1...
对称条形图
参数 说明 最小值 Y轴的最小值，支持自定义输入，也支持系统选择 数据最小值，取数据中的最小值。最大值 Y轴的最大值，支持自定义输入，也支持系统选择 数据最大值，取数据中的最大值。轴线：条形图的Y轴轴线样式，包括线的形状、线的粗细...
对称条形图
参数 说明 最小值 X1轴的最小值，支持自定义输入，也支持系统选择 数据最小值，取数据中的最小值。最大值 X1轴的最大值，支持自定义输入，也支持系统选择 数据最大值，取数据中的最大值。轴线：条形图的X1轴轴线样式，包括线的类型、线的...
区间柱状图
参数 说明 最小值 X轴的最小值，支持自定义输入，也支持系统选择 数据最小值，取数据中的最小值。最大值 X轴的最大值，支持自定义输入，也支持系统选择 数据最大值，取数据中的最大值。轴线：柱图的X轴轴线样式，包括线的类型、线的粗细和...
横向网关产品特性汇总
访问日志 用户可以存储访问日志，基于访问日志做二次开发，例如审计等。云原生网关对接阿里云日志服务SLS，方便投递日志到用户存储。监控指标（Metrics）对网关的指标类数据的监控，例如请求成功率、请求RT等。云原生网关对接阿里云应用...
渲染卡片
第二步，根据配置信息请求卡片，获取卡片实例；第三步，通过卡片实例，使用卡片 View 去渲染；第四步，在整个业务完成后，在 destroy 声明周期中，释放卡片。具体流程如下：组装卡片配置信息。创建配置信息，并设置各种参数。(void)...
渲染卡片
第二步，根据配置信息请求卡片，获取到卡片实例；第三步，通过卡片实例，使用卡片 View 去渲染；第四步，在整个业务完成后，在 destroy 声明周期中，释放卡片。具体流程如下：组装卡片配置信息。创建配置信息，并设置各种参数。更多参数请...
ST_LinearStretch
形式二：将会根据用户指定最小和最大值拉伸到像素类型的最小和最大值范围。例如，在8位数据集中，最小值和最大值可为35和206。线性拉伸用于在256个值（0 到 255）之间分布值。由于像素值分布在整个直方图范围内，从而提高了影像的亮度和...
ST_LinearStretch
形式二：将会根据用户指定最小和最大值拉伸到像素类型的最小和最大值范围。例如，在8位数据集中，最小值和最大值可为35和206。线性拉伸用于在256个值（0 到 255）之间分布值。由于像素值分布在整个直方图范围内，从而提高了影像的亮度和...
ST_LinearStretch
形式二：将会根据用户指定最小和最大值拉伸到像素类型的最小和最大值范围。例如，在8位数据集中，最小值和最大值可为35和206。线性拉伸用于在256个值（0 到 255）之间分布值。由于像素值分布在整个直方图范围内，从而提高了影像的亮度和...
iOS SDK 接入
本文是iOS客户端SDK 集成说明文档。1.概述 官网 SDK&Demo下载 后进行解压,解压后包含：SDK&Demo下载 IDaaSDoraemonSDK.framework（安全认证静态库）具体认证服务SDK 2.前期准备 2.1 准备工作 如果应用开启了手机号认证服务,请确保终端设备...
二级分区表（2.0版）
二级分区可以理解为按队列方式管理分区个数，当超过最大定义数，最小值分区自动删除，循环使用空间，所以二级分区是自动清除历史数据。具体使用例子，请参见 电子商务行业的实践。最佳实践 如果二级分区过多，则会导致多次索引查询、性能...
横向MLP二分类/MLP多分类/MLP回归
一、组件说明 横向MLP二分类是指使用多层感知机（Multi-Layer Perceptron）进行二元分类问题的解决。多层感知机是一种前馈神经网络，通过多个神经元的组合对输入特征进行非线性变换和特征提取，最终输出一个连续的预测结果。在训练过程中，...
查看增强监控
一列 二列 三列 四列 ④ 时间粒度 表示显示图表中横坐标的时间粒度。时间粒度与查询时间相关联，对应关系如下：查询时间范围小于等于1小时，时间粒度为5秒 查询时间范围大于1小时且小于等于2小时，时间粒度为10秒 查询时间范围大于2小时且...
在文件存储 HDFS 版上使用Apache Tez
tez-dist/target/tez-0.9.2-minimal.tar.gz/最小压缩包，仅包含Tez依赖 tez-dist/target/tez-0.9.2.tar.gz/完整压缩包，包含Tez和Hadoop依赖 背景信息 Apache Tez是构建在Hadoop YARN之上支持分布式DAG（Directed Acyclic Graph）的计算...
配置熔断规则
请求比例T=100/恢复阶段数N，则第一阶段请求比例为T，第二阶段为2T……直到100%。例如恢复阶段数为3，每步最小通过数目为5，则三个阶段分别按照33%、67%和100%的比例放入请求，当每阶段的请求数目大于等于5时进行检查，若请求的指标未超...
配置熔断规则
请求比例T=100/恢复阶段数N，则第一阶段请求比例为T，第二阶段为2T，直到100%。例如恢复阶段数为3，每步最小通过数目为5，则三个阶段分别按照33%、67%和100%的比例放入请求，当每阶段的请求数目大于等于5时进行检查，若请求的指标未超阈值...
仪表盘
步骤二：配置样式 在图表栏下方的 样式 页签，配置展示样式。参数 说明 图表标题 设置是否显示标题，及标题名称。图表说明 设置是否显示图表说明，及说明内容。默认不显示。刻度设置 设置刻度类型、是否显示比率标签及其文本。说明 仪表盘...
动态特征提取
支持8种计算方式，包括最大值、最小值、平均值、标准差、线性趋势、变化趋势、一阶差分和二阶差分。计算逻辑原理 最大值：取采样数据序列的最大值，作为输出。最小值：取采样数据序列的最小值，作为输出。平均值：取采样数据序列的平均值，...
数据公网带宽配置
方法二 在创建网关时也可以进行数据公网带宽的设置，在 创建网关 的 配置协议 页签中，选择 跨域绑定 为 是 时即可配置 数据公网带宽，更多信息，请参见 创建文件网关。说明 默认最小值是5 Mbps，可设置的最大值是200 Mbps。
流量防护
请求比例T=100/恢复阶段数N，则第一阶段请求比例为T，第二阶段为2T，直到100%。例如恢复阶段数为3，每步最小通过数目为5，则三个阶段分别按照33%、67%和100%的比例放入请求，当每阶段的请求数目大于等于5时进行检查，若请求的指标未超阈值...
管理限流降级规则
请求比例T=100/恢复阶段数N，则第一阶段请求比例为T，第二阶段为2T，直到100%。例如恢复阶段数为3，每步最小通过数目为5，则三个阶段分别按照33%、67%和100%的比例放入请求，当每阶段的请求数目大于等于5时进行检查，若请求的指标未超阈值...
CreateFunctionInput
code 和 customContainerConfig 二选一。cpu float 函数的 CPU 规格，单位为 vCPU，为 0.05 vCPU 的倍数。最小值为 0.05，最大值为 16。同时 cpu 和 memorySize（按 GB 算）比例要在 1:1 和 1:4 之间。1 customContainerConfig ...
怎么配置业务监控
数值列（如数额、耗时、比率）的计算最大值 维度值最小：单位时间内，数值列（如数额、耗时、比率）的计算最小值 六、自定义列 基于统计列的列名进行加减乘除运算，可以满足简单的二次计算场景，如使用成功量/总量，可以得出成功率。...
基于流量请求数实现服务自动扩缩容
场景二：设置扩缩容边界实现自动扩缩容 扩缩容边界指应用程序提供服务的最小和最大Pod数量。本场景将在集群中部署autoscale-go应用，通过设置应用程序提供服务的最小和最大Pod数量实现自动扩缩容。说明 关于如何使用Knative on ASM创建...
XGBOOST多分类
组件截图 二、参数说明 字段设置 参数名称 参数说明 标签字段 用于训练的标签字段，数值类型，单选。特征字段 用于预测的特征字段，数值类型，多选。注意：正常情况下请检查，在特征字段中不要勾选标签字段。输入特征为KV格式 目前...
条形图
步骤二：配置样式 在图表栏下方的 样式 页签，配置展示样式。参数 说明 图表标题 设置是否显示标题，及标题名称。图表说明 设置是否显示图表说明，及说明内容。默认不显示。X轴 设置X、Y轴标题内容，及X轴的最大、最小值。说明 最大和最小...
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