阿里云PAI Studio Python脚本组件使用Quick Start
Step By Step1、界面组件拖拽与配置2、Python 组件相关配置3、运行测试4、日志查看一、界面组件拖拽与配置1.1 Designer控制台创建工作流1.2 分别拖拽读数据表组件和Python脚本组件到画布二、组件相关配置2.1 DataWorks数据开放控制台创建数据表并导入数据脚本:CREATE TABLE `lm_test_input_1` ( `value` bigi...
15 年老兵谈阿里云大规模机器学习实践
近年来，机器学习技术的发展归因于我们有极其庞大的数据用来训练算法。当企业需要落地大规模机器学习时，往往会面临很多难题，如何解决这些问题？如何系统了解大规模机器学习落地的技巧？其适用场景是什么？InfoQ 希望通过该选题解决这些问题，并推动企业在大规模机器学习方面的实践。本文，InfoQ 有幸采访了阿里云机器学习研究员林伟，听他分享自己的经验和见解。 15 年老兵谈阿里云大规模机器学习实践 ....
阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇-赛题一（7）
2.2.4 可视化数据分布 下面以可视化方式对数据特征、数据分布等进行探索分析。1. 箱形图 首先绘制训练集中特征变量V0 的箱形图：fig = plt.figure(figsize=(4, 6)) # 指定绘图对象的宽度和高度sns.boxplot(train_data['V0'],orient="v", wi....
阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇-赛题一（6）
2.2 赛题数据探索2.2.1 导入工具包 先要导入一些Python 工具包，用于数据计算和可视化显示。import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsfrom scipy import statsimport warning....
阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇-赛题一（5）
2.1.5 变量转换1. 变量转换的目的 在使用直方图、核密度估计等工具对特征分布进行分析的过程中，我们可能会发现一些变量的取值分布不平均，这将会极大影响估计。为此，我们需要对变量的取值区间等进行转换，使其分布落在合理的区间内。 如图1-2-11 所示，经过对数变换减轻了数据大量聚集在左侧的情况，其分布也更加趋于....
阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇-赛题一（4）
2.1.3 缺失值处理1. 缺失值的产生原因和分类 缺失值的产生原因多种多样，主要分为机械原因和人为原因。机械原因是由机械导致的数据缺失，比如数据存储的失败、存储器损坏、机械故障导致某段时间的数据未能收集（对于定时数据采集而言）。人为原因是由人的主观失误、历史局限或有意隐瞒造成的数据缺失。比如，在市场调查中被访人拒绝透露相关问题的答案，或者回答的问题是无....
阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇-赛题一（3）
2 数 据 探 索2.1 理论知识2.1.1 变量识别 变量识别就是对数据从变量类型、数据类型等方面进行分析。举个例子，数据如表1-2-1所示：表1-2-1 我们可以从以下方面对其进行变量识别：1. 输入变量与输出变量 输入变量（也称为“predictor”或“特征”）有....
阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇-赛题一（2）
1.4 评估指标1.5 赛题模型 在赛题分析中，很重要的一点就是要根据赛题的特点和目标明确问题的类型，并选择合适的模型。在机器学习中，根据问题类型的不同，常用的模型包括回归预测模型和分类预测模型。1. 回归预测模型 回归预测模型的预测结果是一个连续值域上的任意值，回归可以具有实值或离散的输入变量。我们通常把多个输....
阿里云天池大赛赛题解析——机器学习篇-赛题一（1）
赛题一 工业蒸汽量预测1 赛 题 理 解1.1 赛题背景 火力发电的基本原理是燃料在燃烧时加热水生成蒸汽，蒸汽产生的压力推动汽轮机旋转，然后汽轮机带动发电机旋转，产生电能。在这一系列的能量转化中，影响发电效率的核心是锅炉的燃烧效率，即燃料燃烧加热水产生高温、高压的蒸汽。影响锅炉燃烧效率的因素很多，包括锅炉的可调参数，如燃烧给量、一二次风、引风、返料风、给....
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