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gbdt二分类预测(batch)
785
2019-12-19
《阿里巴巴 Alink v1.0.1 使用手册》
功能介绍 参数说明 脚本示例 运行脚本 脚本结果 功能介绍 gbdt(Gradient Boosting Decision Trees)二分类,是经典的基于boosting的有监督学习模型,可以用来解决二分类问题 支持连续特征和离散特征 支持数据采样和特征采样 目标分类必须是两个 参数说明 名称 中文名称 ...
随机森林分类预测(stream)
528
2020-06-29
《阿里巴巴 Alink v1.1.2 使用手册》
随机森林分类预测 功能介绍 参数说明 脚本示例 脚本代码 脚本结果 随机森林分类预测 功能介绍 随机森林是一种常用的树模型,由于bagging的过程,可以避免过拟合 随机森林组件支持稠密数据格式 支持带样本权重的训练 参数说明 名称 中文名称 描述 类型 是否必须? 默认值 predicti...
随机森林分类预测(batch)
480
2020-06-29
《阿里巴巴 Alink v1.1.2 使用手册》
随机森林分类预测(batch) 功能介绍 参数说明 脚本示例 脚本代码 脚本结果 随机森林分类预测(batch) 功能介绍 随机森林是一种常用的树模型,由于bagging的过程,可以避免过拟合 随机森林组件支持稠密数据格式 支持带样本权重的训练 参数说明 名称 中文名称 描述 类型 是否必须? 默认值...
11.1 一些例子
536
2020-10-28
《初学者逆向工程(Reverse Engineering for Beginners)》
11.1 一些例子 11.1.1 X86 11.1.2 ARM: 优化后的 Keil + ARM 模式 11.1.3 ARM: 优化后的 Keil + thumb 模式 11.2 多case情况的例子 11.2.1 x86 11.2.2 ARM: 优化后的 Keil + ARM 模式 11.2.3 ARM: 优化后的 Keil + thumb 模...
决策树回归
777
2019-12-19
《阿里巴巴 Alink v1.0.1 使用手册》
决策树回归 功能介绍 参数说明 脚本示例 脚本代码 脚本结果 决策树回归 功能介绍 本函数支持cart回归 支持带样本权重的训练 参数说明 名称 中文名称 描述 类型 是否必须? 默认值 maxDepth 树的深度限制 树的深度限制 Integer 2147483647 ...
KvToJson(batch)
514
2020-06-29
《阿里巴巴 Alink v1.1.2 使用手册》
KvToJson 功能介绍 参数说明 脚本示例 脚本代码 脚本运行结果 KvToJson 功能介绍 将数据格式从 Kv 转成 Json 参数说明 名称 中文名称 描述 类型 是否必须? 默认值 handleInvalid 解析异常处理策略 解析异常处理策略 String “ERROR” ...
自定义 Shape
1849
2018-08-30
《F2 API 文档》
自定义 Shape 方法 getPoints draw 参数 parsePoint 参数 parsePoints 参数 代码示例 自定义 Shape 获取方式:F2.Shape 通过在 Shape 上注册图形,实现自定义 Shape 的功能。 创建方式 自定义 Shape 的入口如下: const Shape ...
MySQL · 引擎特性 · Skip Scan Range
874
2020-08-13
《数据库内核月报》
参考 MySQL从8.0.13版本开始支持一种新的range scan方式,称为Loose Skip Scan。该特性由Facebook贡献。我们知道在之前的版本中,如果要使用到索引进行扫描,条件必须满足索引前缀列,比如索引idx(col1,col2), 如果where条件只包含col2的话,是无法有效的使用idx的, 它需要扫描索引上所有的行,然后再根...
KvToJson(stream)
634
2020-06-29
《阿里巴巴 Alink v1.1.2 使用手册》
KvToJson 功能介绍 参数说明 脚本示例 脚本代码 脚本运行结果 KvToJson 功能介绍 将数据格式从 Kv 转成 Json 参数说明 名称 中文名称 描述 类型 是否必须? 默认值 handleInvalid 解析异常处理策略 解析异常处理策略 String “ERROR” ...
7.2 返回函数
3899
2018-07-13
《廖雪峰 Python3 教程》
返回函数 函数作为返回值 闭包 小结 参考源码 返回函数 函数作为返回值 高阶函数除了可以接受函数作为参数外,还可以把函数作为结果值返回。 我们来实现一个可变参数的求和。通常情况下,求和的函数是这样定义的: def calc_sum (* args ): ax = 0 for n in args...
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