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描述 offline 是 String 离线计算规格。 nearline 否 String 实时计算规格。 rank 否 String 深度学习计算规格。 online_tps 否 Integer 在线服务最大并发数。 表5 jobConfig 参数 是否必选 参数类型 描述 n
优化策略相关参数 优化器类型：ftrl。适用于处理超大规模数据的,含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法 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0.1。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数：叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。
参数 参数类型 描述 offline String 离线计算规格。 nearline String 实时计算规格。 rank String 深度学习计算规格。 online_tps Integer 在线服务最大并发数。 请求示例 查询当前工作空间下的场景列表 /v2.0/testuu
描述 offline 是 String 离线计算规格。 nearline 否 String 实时计算规格。 rank 否 String 深度学习计算规格。 online_tps 否 Integer 在线服务最大并发数。 表6 jobConfig 参数 是否必选 参数类型 描述 n
页。 在目标策略页签下单击，在弹出页面选择目标策略，参考算法介绍及参数说明章节进行配置。 配置完成后单击“确认”，该策略会出现在对应策略的详情列表中。鼠标移动至该策略上方，可以对该策略作业进行“编辑”、“查看”、“执行”和“删除”操作。 修改作业配置 登录RES管理控制台，在左侧菜单栏中选择“推荐业务
参数 参数类型 描述 offline String 离线计算规格。 nearline String 实时计算规格。 rank String 深度学习计算规格。 online_tps Integer 在线服务最大并发数。 请求示例 查询当前工作空间下的数据源 /v2.0/testuui
参数 参数类型 描述 offline String 离线计算规格。 nearline String 实时计算规格。 rank String 深度学习计算规格。 online_tps Integer 在线服务最大并发数。 表10 jobs 参数 参数类型 描述 category String
排序策略：sorting name 是 String 策略别名，最大长度60字符。 algorithm_type 是 String 算法类型。 parameter 是 JSON 算法参数，JSON格式。 说明： 提交模板作业接口，根据选择策略的不同，参数也有不同。 召回策略 parameter中包
自定义场景 自定义场景简介 创建自定义场景 算法介绍及参数说明 修改自定义场景 发布或终止自定义场景 获取推荐结果 删除自定义场景
理，需要根据使用的排序算法来选择排序数据处理类型。LR、FM、FFM、DEEPFM、PIN这五种算法的数据处理互相通用。 训练集测试集划分方式 按时间或者比例来划分训练集测试集。 “TIME” 训练数据时间：训练数据起始时间和终止时间，该起始时间和终止时间不得超过行为数据的时间范围。
name 是 String 策略别名，最大长度60字符。 algorithm_type 是 String 算法类型。 parameter 是 JSON 请参见策略参数说明，算法参数，JSON字符串。 data_source 是 List 请参见表6，数据源。 响应消息 响应参数请参见表6。
排序数据处理算子类型。 每一种排序算法都需要进行特定的数据处理，需要根据使用的排序算法来选择排序数据处理类型。 LR、FM、FFM、DEEPFM和Pin这五种算法的数据处理互相通用。 策略参数(rank_etl_parameters) 是 JSON 请参见表11，每一种排序算法的数据预处理参数。
String 算法类型 DATA_QUALITY_INSPECTION algorithm_parameters 是 JSON 算法参数，每一种算法都有其特定的参数。 DATA_QUALITY_INSPECTION，请参见表7。 data_source 是 List 算法数据源配置
在“创建数据质量”页面，单击“添加数据质量算子”选择“数据质量检测算子”。 填写基本信息并选择计算引擎。您可以根据实际情况填写“名称”、“场景”和“描述”信息。其中“场景”信息可选择您在全局配置页面创建的场景。 填写参数配置，参数说明请参见表1。 图1 创建数据质量检测作业 表1 数据质量检测算子参数说明
描述 type 否 String 优化器类型。 learning_rate 否 Double 学习率。 initial_accumulator_value 否 Double 初始梯度累加和。 最小值：0 最大值：1 lambda1 否 Double L1正则项系数。 最小值：0 最大值：1
ID)：访问密钥ID。与私有访问密钥关联的唯一标识符；访问密钥ID和私有访问密钥一起使用，对请求进行加密签名。 SK(Secret Access Key)：与访问密钥ID结合使用的密钥，对请求进行加密签名，可标识发送方，并防止请求被修改。 使用AK/SK认证时，您可以基于签名算法使用AK/SK对请求进行签名，也可
String 可选值：nearline。 name 是 String 策略别名，最大长度60字符。 algorithm_type 是 String 算法类型。现提供四种字段。 NEARLINE_WRITE_USER_PROFILE (根据用户信息日志写入用户画像) NEARLINE_WRI
描述 type 否 String 优化器类型。 learning_rate 否 Double 学习率。 initial_accumulator_value 否 Double 初始梯度累加和。 最小值：0 最大值：1 lambda1 否 Double L1正则项系数。 最小值：0 最大值：1
参数类型 描述 type String 优化器类型。 learning_rate Double 学习率。 initial_accumulator_value Double 初始梯度累加和。 最小值：0 最大值：1 lambda1 Double L1正则项系数。 最小值：0 最大值：1
描述 type 否 String 优化器类型。 learning_rate 否 Double 学习率。 initial_accumulator_value 否 Double 初始梯度累加和。 最小值：0 最大值：1 lambda1 否 Double L1正则项系数。 最小值：0 最大值：1
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