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Quantile离散预测(stream)
QuantileDiscretizer流预测 功能介绍 参数说明 脚本示例 脚本代码 脚本结果 QuantileDiscretizer流预测 功能介绍 分位点离散可以计算选定列的分位点，然后使用这些分位点进行离散化。 生成选中列对应的q-quantile，其中可以所有列指定一个，也可以每一列对应一个 参数说明 名称 中文名... -
批式UDTF
功能介绍 参数说明 脚本示例 脚本代码 脚本运行结果 功能介绍 提供批式 UDTF 功能。 在Python环境中，可以提供含eval函数的对象或者lambda函数作为UDTF。 参数说明 以下为Python脚本中的参数： 名称 中文名称 描述 类型 是否必须？ 默认值 func UDTF 函数 UDTF... -
GbdtRegressorPredict(stream)
Description Parameters Script Example Result Description Gradient Boosting(often abbreviated to GBDT or GBM) is a popular supervised learning model. It is the best off-the-... -
KMeans预测(stream)
功能介绍 参数说明 脚本示例 脚本代码 脚本运行结果 模型结果 预测结果 功能介绍 KMeans 是一个经典的聚类算法。 基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。 Alink上KMeans算法括[KMeans]，[KMeans批量预测], [KM... -
二分K均值聚类预测(batch)
功能介绍 参数说明 训练 脚本示例 脚本代码 脚本运行结果 模型结果 预测结果 功能介绍 二分k均值算法是k-means聚类算法的一个变体，主要是为了改进k-means算法随机选择初始质心的随机性造成聚类结果不确定性的问题. Alink上算法括[二分K均值聚类训练]，[二分K均值聚类预测], [二分K均值聚类流式预测] 参数说明... -
KMeans预测(stream)
功能介绍 参数说明 脚本示例 脚本代码 脚本运行结果 模型结果 预测结果 功能介绍 KMeans 是一个经典的聚类算法。 基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。 Alink上KMeans算法括[KMeans]，[KMeans批量预测], [KM... -
流式UDTF
功能介绍 参数说明 脚本示例 脚本代码 脚本运行结果 功能介绍 提供流式 UDTF 功能。 在Python环境中，可以提供含eval函数的对象或者lambda函数作为UDTF。 参数说明 以下为Python脚本中的参数： 名称 中文名称 描述 类型 是否必须？ 默认值 func UDTF 函数 UDTF... -
高斯混合模型流式预测(stream)
GMM预测 功能介绍 参数说明 脚本示例 脚本代码 脚本运行结果 GMM预测 功能介绍 基于GaussianMixture模型进行聚类预测。 参数说明 名称 中文名称 描述 类型 是否必须？ 默认值 vectorCol 向量列名 向量列对应的列名 String ✓ predictio... -
GbdtClassifierTrain(batch)
Description Parameters Script Example Result Description Fit a binary classfication model. Parameters Name Description Type Required？ Default Value algoType ... -
Quantile离散
分位点离散 功能介绍 参数说明 脚本示例 脚本代码 脚本结果 分位点离散 功能介绍 分位点离散可以计算选定列的分位点，然后使用这些分位点进行离散化。生成选中列对应的q-quantile，其中可以所有列指定一个，也可以每一列对应一个 参数说明 名称 中文名称 描述 类型 是否必须？ 默认值 selec...