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9000小时 画像存储 在线服务 “在线并发9000TPS-时” - 在线服务调用API - 购买套餐包 登录RES管理控制台，在“总览”页面，单击“购买套餐包”，进入“购买预付套餐包”页面。 在“购买预付套餐包”页面，您可以通过“计算类型”下的“计算资源”和“存储资源”和“在线服务”选择不同类型的套餐包。
一次训练所选取的样本数。 训练数据集切分数量 将整个数据集切分成多个子数据集，依次训练，每个epoch训练一个子数据集。 DeepFM DeepFM，结合了FM和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。 表2 深度网络因子分解机参数说明
数据质量管理 数据结构 数据导入 数据探索 父主题： 数据源管理
RES在公共OBS桶中提供了猜你喜欢的示例数据集，命名为“test-data”，因此，本文的操作示例使用此数据集进行构建。您需要执行如下操作，将数据集上传至您的OBS目录下，即准备工作中您创建的OBS目录。 单击下载样例数据，将“test-data”数据集下载至本地。 在本地，将“test
数据质量 数据质量检测算子，是用户在进行离线计算之前使用原始初始格式数据（离线数据源中的离线数据）或者通用格式数据检测输入数据是否合法。包括离线数据中是否包含特殊字符，数据类型是否正确，是否缺少必备信息等。 前提条件 已将离线数据上传至OBS桶中。 创建数据质量作业 创建数据质量操作步骤如下：
基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0,1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。 因子分解机算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法，能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间的关系，无需人工经验干预，同时能够解决组合特征稀疏的问题。FM算法参数请参见因子分解机。
功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为，推送更具针对性的内容，实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法，深度挖掘物品之间的联系，自动匹配精准内容。 热门推荐 基于多维度数据分析，自动匹配所覆盖用户群体更关心的内容进行重点展示。 获取推荐结果
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见《统一身份认证服务文档》。 ModelArts ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，排序策略使用Modelarts的深度学习计算能力训练得到排序模型。ModelArts的更多信息请参见《ModelArts服务文档》。 父主题： 基础问题
见《统一身份认证服务文档》。 ModelArts ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，排序策略使用Modelarts的深度学习计算能力训练得到排序模型。ModelArts的更多信息请参见《ModelArts服务文档》。
行更新。 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。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl：Follow The Regularized Leader 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。
已经获取访问密钥（AK/SK）。 通过OBS管理上传数据 本文档中，采用管理控制台上传数据至OBS。 执行如下操作，将数据导入到您的数据集中，以便用于模型训练和构建。 登录OBS管理控制台，在RES同一区域内创建桶。如果已存在可用的桶，需确保OBS桶与RES在同一区域。 将本
数据源 创建数据源 查询数据源列表 查询数据源详情 修改数据源内容 修改数据源特征 删除数据源 查询数据源任务结果 父主题： API
数据源 RES的离线数据源包括什么？ 如何上传数据至OBS 如何上传实时数据？ 离线数据和近线实时数据如何配合使用？ 数据探索是什么？近线实时数据如何在数据探索中的报告体现？ 如何确定近线数据源导入实时数据成功？ 实时数据能否立即应用到推荐场景？
数据源管理 数据源管理简介 准备离线数据源 上传离线数据源至OBS 上传实时数据 创建离线数据源 导入近线数据源 数据质量管理 修改或删除数据源
提交数据质量作业 提交数据质量作业API 查询全局特征配置 父主题： 作业相关API
数据格式规范 推荐系统OBS文件夹规范 离线数据源 实时日志 全局特征信息文件 父主题： 用户指南（旧版）
猜你喜欢的主要应用场景是什么？ 猜你喜欢主要应用于浏览意向不明确，如首页推荐等，RES能够根据用户的长短期行为表现出来的兴趣进行学习与训练，结合长短期兴趣进行个性化推荐。 父主题： 智能场景
RES目前提供按需、预付套餐包共2种计费方式。 按需购买：这种购买方式比较灵活，可以即开即停。 预付套餐包：客户预先购买一定的资源使用量配额，在按需使用过程中，系统优先扣减配额，超出配额的使用量才需要额外根据按需费用付费。购买的预付套餐包为在有效期内单位规格的计算时长。例如，您购买了计算型CPU（1U4G）
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