特征

本文为您介绍如何使用TensorFlow实现分布式DeepFM算法。 前提条件 开通OSS，并创建Bucket，详情请参见开通OSS服务和创建存储空间。 注意 创建Bucket时，不要开通版本控制，否则同名文件无法覆盖。 完成OSS访问授权，详情请参见云产品依赖与授权：Designer。 背景信息 DeepFM算法对应Wide&Deep部分，且将LR…

使用EmbeddingVariable进行超大规模训练，不仅可以保证模型特征无损，而且可以节约内存资源。 背景信息 Embedding已成为深度学习领域处理Word及ID类特征的有效途径。作为一种“函数映射”，Embedding通常将高维稀疏特征映射为低维稠密向量，再进行模型端到端训练。在TensorFlow中，使用Variable定义模型或节点状态，其实现…

异常对比函数用于比较某个观测对象在两个时间段的差异程度。 调用方式一 调用函数 select anomaly_compare(long stamp, array[ feature_1, feature_2 ], long timePoint, long interval) select anomaly_compare(long stamp, array[ f…

岭回归（Tikhonov regularization）算法是对不适定问题进行回归分析时，最常用的正则化方法。岭回归训练组件基于该算法，支持稀疏、稠密两种数据格式，且支持带权重样本的训练。本文为您介绍岭回归训练组件的配置方法。 使用限制 支持的计算引擎为MaxCompute和Flink。 算法原理 岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是…

Lasso（Least absolute shrinkage and selection operator）回归算法是一种压缩估计算法。Lasso回归训练组件基于该算法，支持稀疏、稠密两种数据格式，且支持带权重样本的训练。本文为您介绍Lasso回归训练组件的配置方法。 使用限制 支持的计算引擎为MaxCompute和Flink。 算法原理 Lasso回归算法…

特征重要性过滤组件为线性特征重要性、GBDT特征重要性和随机森林特征重要性等组件提供过滤功能，支持过滤TopN的特征。 组件配置 PAI命令 PAI -name fe_filter_runner -project algo_public -DselectedCols=pdays,previous,emp_var_rate,cons_price_idx,con…