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处理问题。 逻辑斯蒂回归-LR 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[0,1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。单击查看逻辑斯蒂回归详情信息。
推荐引擎和排序引擎有什么区别？ 推荐引擎 推荐引擎是以推荐为业务逻辑的引擎，即系统根据配置生成召回集作为起点，输出推荐结果集为终点的引擎。 排序引擎 排序引擎是以排序为业务逻辑的引擎，即用户提供排序集为输入，系统根据排序算法输出排序结果的引擎。 父主题： 自定义场景
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[0,1]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
用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。LR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[0,1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。 表1 逻辑斯蒂回归参数说明 参数名称 说明 名称 自定义策略名称，由中文、英文、数字、下划线、空格或者中划线组
grade：评分 consume：消费 use：观看视频/听音乐/阅读。 行为过滤逻辑 各个历史行为过滤规则之间的逻辑。例如，“AND”逻辑为在7天内点赞超过3次且在7天内消费超过3次的物品，“OR”逻辑为在7天内点赞超过3次或在7天内消费超过3次的物品。 数据源 数据源可选择初始格式或通用格式。
建完成后才可以正常使用排序策略。 各个策略的详细参数设置和输入输出请单击下方链接查看。 逻辑斯蒂回归-LR 因子分解机-FM 域感知因子分解机-FFM 深度网络因子分解机-DeepFM 核函数特征交互神经网络-PIN 在“创建组合作业”页面，配置完过滤规则参数之后，进入“排序策略
根据不同的离线计算得到的候选集以及相关参数，提供不同的推荐服务。 推荐引擎 以推荐为业务逻辑的引擎，即系统根据配置生成召回集作为起点，输出推荐结果集为终点的引擎。 排序引擎 以排序为业务逻辑的引擎，即用户提供排序集为输入，系统根据排序算法输出排序结果的引擎。 效果评估 指用于通过
use：观看视频/听音乐/阅读 download：下载 tip：打赏 subscribe：关注 行为过滤逻辑 各个频次之间的逻辑。 “AND”逻辑为在7天内点赞超过3次且在7天内消费超过3次的物品。 “OR”逻辑为在7天内点赞超过3次或在7天内消费超过3次的物品。 最大推荐结果数 开启调度，按照指定的调度策略定期执行作业。
更改计算资源 功能介绍 该接口用于更改计算资源。 URI PUT /v1/{project_id}/computing-resource 参数说明请参见表1-URI参数说明。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号，用于资源隔离。获取方法请参见获取项目ID。
管理计算资源 计算资源DLI服务，添加的计算资源需根据实情情况进行合理分配。开通DLI集群大小就是根据业务需求对集群进行扩容缩容，计算资源最多设置5个。计算资源支持的操作包括： 创建计算资源 编辑计算资源 删除计算资源 创建计算资源 登录RES管理控制台，在“全局配置”页面的计算资源区域，单击“创建”添加计算资源。
删除计算资源 功能介绍 该接口用于删除计算资源。 URI DELETE /v1/{project_id}/computing-resource/{id} 参数说明请参见表1-URI参数说明。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String
HistoryBehaviorMemory 人工录入生成候选集 ManualInput sorting 逻辑斯蒂回归 LR 因子分解机 FM 域感知因子分解机 FFM 深度网络因子分解机 DEEPFM 核函数特征交互神经网络 PIN 特定行为热度推荐 表2 SpecificBehavior参数说明
详情请参见区域和可用区。 可用区（AZ，Availability Zone） 一个AZ是一个或多个物理数据中心的集合，有独立的风火水电，AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 项目
按类型查询计算资源 功能介绍 该接口用于按类型查询计算资源。 URI GET/v1/{project_id}/computing-resource/{type} 参数说明请参见表1-URI参数说明。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String
增加计算资源 功能介绍 该接口用于增加计算资源。 URI POST /v1/{project_id}/computing-resource 参数说明请参见表1-URI参数说明。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号，用
计算资源配置 增加计算资源 更改计算资源 删除计算资源 查询计算资源列表 按类型查询计算资源 获取资源列表 父主题： 全局配置API
查询计算资源列表 功能介绍 该接口用于查询计算资源列表。 URI GET/v1/{project_id}/computing-resource 参数说明请参见表1-URI参数说明。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号
查询ModelArts计算节点规格 功能介绍 该接口用于查询ModelArts计算节点规格。 URI GET /v1/{project_id}/job-spec/train 参数说明请参见表1-URI参数说明。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id
业、特征工程、召回策略、排序策略、过滤规则等作业。 运行推荐作业 创建在线服务 - 创建在线服务用于部署上线服务、更新模型。配置实时计算的逻辑，包括设置在线流量、组装推荐结果和设置排序策略。根据策略做在线推荐结果融合、过滤、重排以及多流程之间的AB，并返回最终结果。 创建在线服务
在线服务获得推荐的调用次数如何计算？ RES从全局角度计算在线服务获得推荐的调用次数，不区分每次调用的用户。例如A用户调用请求推荐接口是每秒5次，B用户调用请求推荐接口每秒5次，当A用户和B用户同时调用此接口时，总的获得推荐的调用请求为A用户和B用户之和，即5+5=10。 父主题：
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