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单值枚举型(string):字符串型,每一个值都被当做是字符串来进行处理,大部分的特征值都属于这种类型; 单值数值型(numerical):每一个值都是一个数值,一般需要对这种类型的特征值进行离散化处理以降低特征维度; 多值枚举型(strArray):字符串数组型,每一个特征值都是一个不定长的字符串数
隐向量长度 分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数,将一个(或一组)神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0
数据质量检测日志的保存路径。包括错误数据输出及定位等。 全局特征信息文件 用户在使用数据质量检测算子之前,需要提供一份全局的特征信息文件,后续的特征工程、排序算法、在线服务都会用到该文件。全局特征信息文件需要和画像中字段一致,其中BASIC_INFO为画像表中定义的基本属性字段,TAGS为画像表中定义的带权
time_type 是 String 时间类型: day,天 week,周 month,月 is_monday_first 否 Boolean 周一是否是第一天。 表18 SampleParam 参数 是否必选 参数类型 描述 divide_type 是 String 训练集测试集划分方式:
time_type String 时间类型: day,天 week,周 month,月 is_monday_first Boolean 周一是否是第一天。 表20 SampleParam 参数 参数类型 描述 divide_type String 训练集测试集划分方式: TIME,时间比例
time_type 是 String 时间类型: day,天 week,周 month,月 is_monday_first 否 Boolean 周一是否是第一天。 表19 SampleParam 参数 是否必选 参数类型 描述 divide_type 是 String 训练集测试集划分方式:
time_type 是 String 时间类型: day,天 week,周 month,月 is_monday_first 否 Boolean 周一是否是第一天。 表20 SampleParam 参数 是否必选 参数类型 描述 divide_type 是 String 训练集测试集划分方式:
是 Enum 将一个(或一组)神经元的值映射为一个输出值。取值relu/sigmoid/tanh,默认relu。 子网络结构 (sub_net_architecture) 是 List[Int] 特征向量之间使用神经网络核来计算相互关系时,该神经网络的结构。每一层的节点数取值范围为[1
N中的某一个。 algorithm_parameters 是 JSON 每个算法有其各自的参数列表,包括初始化、最优化、正则项等参数。 逻辑斯蒂回归算法是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。逻辑斯蒂回归算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0
time_type 是 String 时间类型: day,天 week,周 month,月 is_monday_first 否 Boolean 周一是否是第一天。 表19 SampleParam 参数 是否必选 参数类型 描述 divide_type 是 String 训练集测试集划分方式:
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“调度周期”:调度周期可选“天”或“周”。 “调度类型”:包括自定义和间隔调度。 “开始调度时间”:选择具体的调度时间。当调度周期选择为“周”时,可在此下拉框中勾选星期一到星期天的任一天进行调度。 “时间间隔”:如果选择的调度类型为间隔调度,需要配置调度的时间间隔。 父主题: 算法介绍及参数说明
time_type String 时间类型: day,天 week,周 month,月 is_monday_first Boolean 周一是否是第一天。 表20 SampleParam 参数 参数类型 描述 divide_type String 训练集测试集划分方式: TIME,时间比例
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拒绝策略需要同时配合其他策略使用,否则没有实际作用。用户被授予的策略中,一个授权项的作用如果同时存在Allow和Deny,则遵循Deny优先原则。 如果您给用户授予RES FullAccess的系统策略,但不希望用户拥有RES FullAccess中定义的删除作业权限,您可以创建一条拒绝删除作业的自定义策略,然后同时将RES
业得到推荐候选集,用于在线服务计算得到推荐结果。 自定义场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 创建自定义场景 自定义场景作为一个包含多个子任务的作业,通常用于多个召回、过滤、排序等任务。 创建自定义场景 召回策略 召回策略通过大数据计算或深度训练生成推荐候选集。 召回策略
未满足前提条件,服务器未满足请求者在请求中设置的其中一个前提条件。 413 Request Entity Too Large 由于请求的实体过大,服务器无法处理,因此拒绝请求。为防止客户端的连续请求,服务器可能会关闭连接。如果只是服务器暂时无法处理,则会包含一个Retry-After的响应信息。
time_type String 时间类型: day,天 week,周 month,月 is_monday_first Boolean 周一是否是第一天。 表25 SampleParam 参数 参数类型 描述 divide_type String 训练集测试集划分方式: TIME,时间比例
行为发生的位置ID,比如,在首页推荐里面点击,在详情页里面浏览。 否 traceId String 用于追踪每个被推荐物品的唯一ID。用于推荐效果的计算。 否 flowId String 用于计算每一个在线服务的效果。flowId由推荐系统的API返回给用户,用户需把flowId写到用户行为日志中。 否
获取访问密钥(AK/SK) 推荐作业有哪几种创建方式? 创建的场景是否会立即发布? 最小在线并发规格支持弹性伸缩,是否设置最小规格即可? 是否有样例数据支撑我进一步了解RES? 什么是区域、可用区? API查询列表的接口返回结果是否支持分页?