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Estimation，即梯度的未中心化的方差）进行综合考虑，依次计算出更新步长。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对
com/v3/auth/tokens 图1 URI示意图 为查看方便，在每个具体API的URI部分，只给出resource-path部分，并将请求方法写在一起。这是因为URI-scheme都是HTTPS，而Endpoint在同一个区域也相同，所以简洁起见将这两部分省略。 请求方法 HTT
computing_resource 否 String 指定DLI运行任务的资源规格。 config_load_path 是 String 所选配置生成的文件在OBS上的存储路径。 表4 platform_parameter参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 cluster_name 是 String
策略的具体描述。 隐向量维度 在ALS算法中使用，指定用户隐向量、物品隐向量的隐含因子的维度大小。如果离线计算失败，建议调小至10以下。默认为10。 迭代次数 指定迭代优化的最大迭代次数。如果离线计算失败，建议调小至10以下。默认为10。 优化正则化系数 在ALS算法中使用，指定正则
步骤5：清除相应资源，避免产生费用 准备工作 已注册华为帐号并开通华为云，且在使用RES前检查账号状态，账号不能处于欠费或冻结状态。 已在OBS服务中创建桶和文件夹，用于存放样例数据。确保您使用的OBS目录与RES在同一区域。 步骤1：准备数据 RES在公共OBS桶中提供了猜你喜欢的示例数据集，命名为“t
Boolean 是否开启优选项功能，需匹配global_features_info_path，profile_uuid和attr_weight。例如，在购物车场景，使用的召回候选集来自于离线计算基于物品的协同过滤生成的候选集，而为了尽可能保证推荐的匹配度，要求推荐出来的物品尽可能的与用户性别
(training_data_rate) 否 Double 训练数据在输入数据中的占比。divide_by_time_or_rate为RATE时必填。取值范围[0,1]。 测试数据占比 (test_data_rate) 否 Double 测试数据在输入数据中的占比。divide_by_time_o
学习率(learning_rate) 是 Double 决定优化器在优化方向上前进步长的参数。取值范围(0,1]，默认值为0.001。 自适应矩估计(adam) 数值稳定常量(epsilon) 是 Double 为保证数值稳定而设置的一个微小常量。取值范围(0,1]，默认值为1.00E-08。
data_version 否 String 数据版本号。V1或者V2。 region_info 否 JSON 预分区信息。如果选择数据版本为V2时，才需要设置预分区信息。V1则默认不进行预分区。请参见表17，预分区信息。 表10 algorithm_setting参数说明 参数名称 是否必选 参数类型
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