PAI-Rec推荐算法定制的最佳实践文档
为方便您快捷体验PAI-Rec产品，本文提供了一份公开数据集，您可以按照文档说明，按步骤体验PAI-Rec推荐算法定制的特征工程、召回、精排等关键功能的配置，生成代码并部署到DataWorks相应的业务流程中。
SWING算法工具使用文档
Swing 是阿里巴巴原创的一种新的match算法，不同于传统基于“点”的节点亲密度（proximity）计算方式，如：Common Neighbors, Adamic/Adar, Cosine Similarity, Jaccard Similarity, Wb-cosine, Rooted PageRank等，Swing会考虑网络结构信息，以高维的网络结构向二跳节点扩展，抗噪能力强，相比传统的...
大模型开发：解释随机森林算法以及它是如何做出决策的。
随机森林算法是一种集成学习方法，它基于决策树构建，并通过组合多个决策树的预测结果来提高整体模型的性能。在随机森林中，每个决策树都是一个弱分类器，它们各自独立地从原始数据集中随机抽取样本和特征进行训练。最终，随机森林的决策是通过整合所有决策树的预测结果得出的。 具体来说，随机森林算法的工作流程如下： ...
大模型开发：描述一种用于异常检测的技术或算法。
一种用于异常检测的流行技术是基于局部离群因子（Local Outlier Factor, LOF）的算法。LOF算法是一种无监督学习方法，它通过比较数据点的局部密度来识别潜在的异常值或离群点。 LOF算法的基本思想是：正常数据点在其邻居中的局部密度应该与其自身相仿，而异常点的局部密度通常会显著低于其邻居点。算法通过计算每个数据...
大模型开发：解释反向传播算法是如何工作的。
反向传播算法（Backpropagation Algorithm）是训练人工神经网络中最为广泛使用的算法之一，特别是在多层前馈神经网络中。以下是反向传播算法的基本工作原理： 前向传播（Feedforward）阶段： 输入数据首先通过网络的输入层进入，经过一系列的隐藏层（如...
大模型开发：你如何确定使用哪种机器学习算法？
在开发大型机器学习模型时，确定使用哪种算法是一项关键任务，通常涉及多个步骤和考虑因素。以下是一些指导原则和流程，可以帮助您决定选择哪种机器学习算法最为合适： 问题定义： 问题类型：明确问题是回归问题（预测数值）、分类问题（预测离散类别）、聚类问题...
什么是Contextual Bandit算法
动机推荐系统选择商品展现给用户，并期待用户的正向反馈（点击、成交）。然而推荐系统并不能提前知道用户在观察到商品之后如何反馈，也就是不能提前获得本次推荐的收益，唯一能做的就是不停地尝试，并实时收集反馈以便更新自己试错的策略。目的是使得整个过程损失的收益最小。这一过程就类似与一个赌徒在赌场里玩老虎机赌博...
如何对定制模型进行开发_OpenSearch-行业算法版_智能开放搜索 OpenSearch(Open Search)
本篇文档将详细介绍自定义排序模型用到的JSON文件配置以及提供给用户自行实现的代码示例。
个性化算法开发平台有哪些支持查询的管控事件
个性化算法开发平台已与操作审计服务集成，您可以在操作审计中查询用户操作个性化算法开发平台产生的管控事件。操作审计支持将管控事件投递到日志服务SLS的LogStore或对象存储OSS的存储空间中，满足实时审计、问题回溯分析等需求。操作审计记录了用户通过OpenAPI或控制台等方式操作云资源时产生的管控...
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