如何使用历史协变量提升时序预测的准确性
通常情况下，提供除 预测目标变量以外的信息作为辅助信息，有助于提高时序预测的准确性。前提条件 时序引擎为3.4.26及以上版本。如何查看或升级当前版本，请参见 时序引擎版本说明 和 升级小版本。已通过Lindorm-cli连接时序引擎。具体操作...
使用Lindorm AI进行时序预测
不同的场景一般涉及不同的预测标的，对预测的时间维度也有不同的要求。时序预测可以在涵盖各种场景的同时，提供更符合场景要求的时间维度，如天、小时和更细的时间级别。同时，时序预测功能也是很多商业决策的必需功能，它对后续仓配、履约...
基于预测自动弹性伸缩
数据库自治服务DAS（Database Autonomy Service）为 Redis提 供基于预测自动弹性伸缩策略，以实例过去10天的历史数据，预测实例未来24小时性能指标的使用值。当预测指标值大于等于设定的目标值时，给出扩容建议。本文介绍如何创建基于预测...
基于预测自动弹性伸缩
为了应对业务增长和数据库高负载所带来的性能挑战，数据库自治服务DAS提供基于预测的自动弹性伸缩策略，通过实例过去10天的历史数据预测未来24小时的性能指标，并在预测的性能指标达到阈值时主动提供扩容建议。前提条件 支持如下数据库引擎...
基于预测自动弹性伸缩
为了应对业务增长和数据库高负载所带来的性能挑战，数据库自治服务DAS提供基于预测的自动弹性伸缩策略，通过实例过去10天的历史数据预测未来24小时的性能指标，并在预测的性能指标达到阈值时主动提供扩容建议。前提条件 实例为如下版本：...
数据缓存亲和性调度优化
重要 如果应用Pod在 spec.affinity 或 spec.nodeSelector 中自定义了与分层拓扑信息相关的亲和性信息，此时以应用Pod自身配置为准，Fluid不会注入相关的亲和性调度配置信息。调度策略配置 默认配置 Fluid默认提供了节点、可用区和地域三个...
数据质量保障原则
对于MaxCompute，数据质量可以从完整性、准确性、一致性和及时性共四个角度进行评估。完整性 完整性是指数据的记录和信息是否完整，是否存在数据缺失情况。数据缺失主要包括记录的缺失和具体某个字段信息的缺失，两者都会造成统计结果不...
教育搜题
类目预测在教育行业的应用：结合输⼊的图⽚信息和OCR识别之后的结果预测输⼊题⽬的 学科类别、题目类型；预测各⽂本⽚段的字段类型（题干描述、选项等等）；4.词权重分析：功能介绍：该功能主要分析了查询中每一个词在文本中的重要程度，并...
基于代价的SQL优化
高度自治的体验 优化器生成最佳查询执行计划，需要依赖统计信息的输入，统计信息是优化器预测查询开销的主要信息。AnalyticDB MySQL 会智能地分析每个表的列需要统计什么信息，通过全量、增量和实时等多种手段，全自动地维护统计信息的更新...
数据质量教程概述
数据质量是数据分析结论有效性和准确性的基础。本文为您介绍数据质量保障教程的业务场景以及如何衡量数据质量的高低。前提条件 在开始本教程前，请您首先完成 搭建互联网在线运行分析平台 教程，详情请参见 业务场景与开发流程。业务场景 ...
数据质量教程概述
数据质量是数据分析结论有效性和准确性的基础。本文为您介绍数据质量保障教程的业务场景以及如何衡量数据质量的高低。前提条件 在开始本教程前，请您首先完成 搭建互联网在线运行分析平台 教程，详情请参见 业务场景与开发流程。业务场景 ...
什么是信息核验
信息核验是对 用户身份信息真实性的一种核验方式，支持对身份证号、姓名、手机号、银行卡号等信息的真实性和一致性核验，主要面向游戏、社交、电商、金融、通行等有实名制要求的行业提供实名核验服务。下表为您展示信息核验服务支持的验证...
数据模型
其中，具有唯一性的 MYTF 身份信息数据 profileData 的哈希会作为自荐信息中的一部分，一起被 IAS 进行完整性校验。使用 MYTF SDK 的用户，可以向任意一个 MYTF 实例获取被IAS服务认证过的 MYTF 身份信息 MYTFProfile 并验证该 MYTF 实例...
可观测性能力介绍
背景信息 可观测性是以系统的指标、日志、链路追踪三大数据支柱为基础，衍生出如数据监控、问题分析、系统诊断等一系列的能力。指标（Metrics）：记录一段时间内各个维度的量化信息，用来观察系统的某些状态和趋势。日志（Logs）：记录程序...
可观测性能力
背景信息 可观测性是以系统的指标、日志、链路追踪三大数据支柱为基础，衍生出如数据监控、问题分析、系统诊断等一系列的能力。指标（Metrics）：记录一段时间内各个维度的量化信息，用来观察系统的某些状态和趋势。日志（Logs）：记录程序...
查看预测规则效果
如果伸缩组已设置了预测规则类型的伸缩规则，则您可以通过本文操作查看弹性伸缩的预测规则效果。背景信息 伸缩组设置了预测规则类型的伸缩规则后，您可以在伸缩规则详情中查看预测规则计算出的结果，评估是否符合预期，以判断是否需要做...
阿里云ES机器学习
背景信息 ES是基于Lucene的搜索引擎，提供了全文搜索功能和许多其他的扩展功能，其中包括机器学习ML（Machine Learning），机器学习ML主要用于对时间序列数据的异常检测（Anomaly Detection）、预测性分析和其他相关分析上。随着ES 8.x版本...
创建应用一致性快照
应用一致性快照是一种确保在创建快照时应用程序的数据处于一致状态的技术，它不仅捕获了存储在云盘上的原始数据，还确保了任何正在进行的事务都已完成，内存中的数据被写入磁盘，并且应用程序的状态是一致的。当您使用应用一致性快照进行回...
K近邻
产出表附加ID列 用于标识该列的身份，从而获得某列对应的预测值。系统默认使用预测表特征列，作为附加ID列。输入表数据是稀疏格式 使用 KV 格式表示稀疏数据。kv间的分隔符 默认为英文逗号（,）。key和value的分隔符 默认为英文冒号（:）。...
功能简介
质量评估通过完整性、准确性、一致性、唯一性、时效性、规范性等六个方面构建数据质量指标体系，来实现对数据质量的量化评估。完整性：数据完整性是指一个数据集的特定字段或属性都被赋予了数值。准确性：数据准确性是指数据准确的反映其所...
功能简介
质量评估通过完整性、准确性、一致性、唯一性、时效性、规范性等六个方面构建数据质量指标体系，来实现对数据质量的量化评估。完整性：数据完整性是指一个数据集的特定字段或属性都被赋予了数值。准确性：数据准确性是指数据准确的反映其所...
可观测概述
在Service Mesh中，不同的服务可能需要采集不同的可观测性数据，因此需要支持针对网格代理与网关Pod分别定义采集配置规则，并统一标准化采集配置规则，以便更好地支持云原生应用的可观测性。可观测性在云原生应用中扮演着非常重要的角色，...
算法说明
场景说明 预测算法采用在线机器学习技术，对每个实体的每个指标进行预测，适用于一般性时序预测场景，包括：机器级别指标的预测，例如CPU使用率、内存利用率、硬盘读写速率等。业务指标的预测，例如QPS、流量、成功率、延时等。黄金指标的...
质量评估
质量评估通过完整性、准确性、一致性、唯一性、时效性、规范性等六个维度构建数据质量指标体系，来实现对数据质量的量化评估。完整性：数据完整性是指一个数据集的特定字段或属性都被赋予了数值。准确性：数据准确性是指数据准确的反映其所...
x13_arima
x13_arima是基于开源X-13ARIMA-SEATS封装的针对季节性调整的Arima算法。本文为您介绍x13_arima组件的配置方法。背景信息 Arima全称为自回归积分滑动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model），是由博克思（Box）和...
模型训练
模型训练在机器学习领域中，是指通过调整算法模型中的参数，使其能够从输入数据中学习到规律，并用于对未知数据进行预测或分类的过程。本文为您介绍如何进行模型训练。背景信息 训练是整个模型产出最重要的操作，为了保证训练流程的单线程...
Prophet
Prophet组件通过对每一行的MTable数据，进行Prophet时间序列预测，给出下一时间段的预测结果。本文为您介绍Prophet组件的配置方法。使用限制 支持的计算引擎为MaxCompute。可视化配置组件参数 输入桩 输入桩（从左到右）数据类型 建议上游...
离线预测通用说明
对于视频数据，PAI-EasyVision提供了视频级别的预测模型，同时支持用户调用图像相关的模型进行视频帧图像预测，PAI-EasyVision的离线处理框架会自动进行视频解码、单帧图像预测及所有视频帧结果的汇总。考虑到一部分用户需要加载自己训练的...
模型预测
背景信息 部署模型主要是为了使用模型来进行新数据的预测。按照新数据的预测时效要求，预测任务分为两类：离线预测和在线预测。对于两类需求，在Designer中都提供了对应的操作流程支持。离线预测 在 Designer 中，使用预测组件进行批量预测...
sequential_uuid
说明 具有顺序模式的UUID生成器增加了UUID的可预测性，且增大了发生跨机冲突的概率。更多顺序UUID优势请参见 Sequential UUID Generators。sequential_uuid的主要目标是生成更具顺序性的UUID生成器，且不会过多地降低随机性（随机性降低...
sequential_uuid
说明 具有顺序模式的UUID生成器增加了UUID的可预测性，且增大了发生跨机冲突的概率。更多顺序UUID优势请参见 Sequential UUID Generators。sequential_uuid的主要目标是生成更具顺序性的UUID生成器，且不会过多地降低随机性（随机性降低...
《非经营性互联网信息服务备案管理办法》（信息产业部...
第二十七条 非经营性信息服务提供者违反国家有关法律规定，依法应暂停或终止服务的，省通信管理局可根据法律、行政法规授权的同级机关的书面认定意见，暂时关闭网站，或关闭网站并注销备案。第二十八条 在年度审核时，非经营性互联网信息...
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...
产品简介
蚂蚁链证书存证智能合约服务，提供 效率更快、透明度及安全性更强、可追溯 的 证书存证智能合约服务，旨在通过智能合约能力确保证书的真实性和可信度。通过将证书的相关信息和数据存储在区块链上，实现对证书的不可篡改性和可追溯性。应用...
sequential_uuid
sequential_uuid的主要目标是生成更具顺序性的UUID生成器，且不会过多地降低随机性（随机性降低可能会增加碰撞的概率以及UUID的可预测性）。生成器设计 使UUID更具顺序性最简单的方法是使用一些顺序值作为前缀。例如，可以采用序列或时间戳...
什么是模块
功能优势 可预测性：模块必须在ROS中创建后才能使用，您将模块纳入到模板中时，可以了解该模块能解析到哪些资源。可重用性：您可以在多个模板和账号中使用同一模块。可追溯性：ROS会跟踪资源栈中的哪些资源是从模块创建而成的。资源栈的...
过滤式特征选择
根据您使用的不同特征选择方法，从所有稀疏或稠密格式的特征数据中选择并过滤出TopN的特征数据，同时保存为特征重要性表，实现了降低模型训练的难度和提高训练模型的精确度。本文为您介绍 Designer 提供的过滤式特征选择组件的参数配置和...
模型配置
因此，在后续的人群预测任务结果中，为了获得较高的准确率、召回率，建议您从中尽量选择人数较少的高购买概率用户作为预测用户，当需要选择更多人数的预测用户时，建议您参考模型验证结果中的准确率、召回率确定人数，具体方法将在 人群...
未备案不得提供非经营性互联网信息服务
根据《非经营性互联网信息服务备案管理办法》规定，如果域名解析至 中国内地 服务器并开通Web访问需备案，未备案不得提供非经营性互联网信息服务。相关的法律法规如下：第五条：在中华人民共和国境内提供非经营性互联网信息服务，应当依法...
预测函数
HOLT_WINTERS_WITH_FIT(function(field_key),N,S)除了返回field key对应的 N 个季节性调整的预测field value，还返回拟合值。HOLT_WINTERS()和 HOLT_WINTERS_WITH_FIT()处理以相同的时间间隔出现的数据；嵌套的InfluxQL函数和 GROUP BY ...
- 产品推荐
- 这些文档可能帮助您