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最优路径算法

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  • 分类算法

    输出:ML 格式或者 PMML 格式的模型,保存在后台生成的路径下。算法参数elasticNetParam:弹性网混合参数,0表示L2正则,1表示L1正则,0 - 1之间的值表示两者的混合。输出:ML 格式或者 PMML 格式的模型,保存在后台生成的路径下。算法参数fitIntercept:是否拟合截距。maxIter:最大迭代次数。regParam:正则化系数。树模型可视化树形算法在运行完成后,可以支持用户对模型结果进行可视化查看。树形图中蓝色节点为特征的判断节点,实线表示判断为“是”的路径,虚线表示判断为“否”的路径。绿色节点为分类结果。树模型可视化树形算法在运行完成后,可以支持用户对模型结果进行可视化查看。树形图中蓝色节点为特征的判断节点,实线表示判断为“是”的路径,虚线表示判断为“否”的路径。绿色节点为分类结果。树模型可视化树形算法在运行完成后,可以支持用户对模型结果进行可视化查看。树形图中蓝色节点为特征的判断节点,实线表示判断为“是”的路径,虚线表示判断为“否”的路径。绿色节点为分类结果。
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  • 回归算法

    随机森林回归随机森林回归算法是常见的回归算法,支持离散和连续特征。训练节点输入 训练路径:路径或者库表,Dense 结构,每一列对应一个特征、标签或者不参与计算的字段。训练数据格式:文本类型。输出结果路径:路径。结果格式:结果数据格式,默认为 parquet。 数模型可视化树形算法在运行完成后,可以支持用户对模型结果进行可视化查看。输出结果路径:路径。结果格式:结果数据格式,默认为 parquet。 树模型可视化树形算法在运行完成后,可以支持用户对模型结果进行可视化查看。输出结果路径:路径。结果格式:结果数据格式,默认为 parquet。 数模型可视化树形算法在运行完成后,可以支持用户对模型结果进行可视化查看。详细说明请参考 保序算法说明。训练节点输入训练路径:路径或者库表,Dense 结构, 每一列对应一个特征、标签或者不参与计算的字段。训练数据格式:文本类型。
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  • PySONA 算法

    节点 算法 IO 参数 数据输入路径:训练数据输入路径。验证数据输入路径:actionTpye 为 train 时,该参数生效。节点 算法 IO 参数 数据输入路径:训练数据输入路径。验证数据输入路径:actionTpye 为 train 时,该参数生效。节点 算法 IO 参数 数据输入路径:训练数据输入路径。验证数据输入路径:actionTpye 为 train 时,该参数生效。节点 算法 IO 参数 数据输入路径:训练数据输入路径。验证数据输入路径:actionTpye 为 train 时,该参数生效。节点 算法 IO 参数 数据输入路径:训练数据输入路径。验证数据输入路径:actionTpye 为 train 时,该参数生效。
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  • IP 虚拟人

    IP 虚拟人(IP Virtual Human,IVH)运用了语音交互、数字模型生成等多项 AI 技术,让 IP 虚拟人的口型与发音一致、表情及动作自然拟人。IP 虚拟人支持 AI 合成虚拟形象播报视频和实时语音交互两大类使用场景,其中虚拟形象播报能力支持输入文本生成 AI 合成的音视频文件,广泛运用于媒体、教育、会展服务等场景;语音交互场景支持与用户进行实时语音互动,广泛运用于客服、助理等场景。
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  • 图算法

    算法 IO 参数边输入路径:输入的边表所在的 COS 路径,每行一条边。结果输出路径:输出结果保存 COS 路径。分区数:Spark RDD 的分区数量。算法 IO 参数边输入路径:输入的边表所在的 COS 路径,每行一条边。输出路径:输出结果保存 COS 路径。checkpoint 路径:模型的 checkpoint 保存 COS 路径。算法 IO 参数边输入路径:输入的边表所在的 COS 路径,每行一条边。结果输出路径:输出结果保存 COS 路径。分区数:Spark RDD 的分区数量。算法 IO 参数 边路径:边数据的存储 COS 路径。特征路径:特征数据的存储 COS 路径。标签路径:标签数据的存储 COS 路径。预测值输出路径:预测值输出路径。算法 IO 参数 训练数据:训练数据所在的 COS 路径。模型保存路径:训练结果保存 COS 路径。模型加载路径:增量训练需要。
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  • 智能钛机器学习

    它能够对各种数据源、组件、算法、模型和评估模块进行组合,使得算法工程师和数据科学家在其之上能够方便地进行模型训练、评估和预测……
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  • 智能钛机器学习平台

    智能钛机器学习平台内置丰富的算法组件,支持多种算法框架,满足多种AI应用场景的需求。自动化建模(AutoML)的支持与拖拽式任务流设计让 AI 初学者也能轻松上手。
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  • 聚类算法

    KMeansKMeans 是一种常用的聚类算法,将无标签的数据聚成 K 个类。平台提供的 KMeans 算法实现了并行的 k-means++ 的初始化算法。输出:ML 格式或者 PMML 格式的模型,保存在后台生成的路径下。算法参数k:聚类类别数。maxIter:最大迭代次数。tol:容忍误差下界,低于该值的时候,算法停止迭代。输出:ML 格式或者 PMML 格式的模型,保存在后台生成的路径下。算法参数k:聚类类别数。maxIter:最大迭代次数。tol:容忍误差下界,低于该值的时候,算法停止迭代。输出结果路径:路径。结果格式:结果数据格式,默认为 parquet。 二分 KMeans二分 K 均值算法属于层次聚类,详情可参考 官方文档 。输出:ML 格式或者 PMML 格式的模型,保存在后台生成的路径下。算法参数k:聚类类别数。maxIter:最大迭代次数。 半自动调参调参算法:默认贝叶斯调参,目前支持贝叶斯调参、网格调参和随机调参。
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  • 推荐算法

    交换最小二乘ALS(alternating least squares)算法是交换最小二乘的简称。在机器学习中,ALS 特指使用交替最小二乘求解的一个协同推荐算法。parquet:列式存储格式 parquet 输出输出数据路径:输出文件所在路径。输出数据格式:格式包括以下两种:csv:csv 文件。输入数据包含 header 信息。parquet:列式存储格式 parquet 输出输出数据路径:输出文件所在路径。输出数据格式:格式包括以下两种:csv:csv 文件。输入数据包含 header 信息。基于用户的协同过滤算法基于用户的协同过滤算法先使用统计技术寻找与目标用户有相同喜好的邻居,然后根据目标用户邻居的喜好产生向目标用户的推荐。Angel 算法相关Angel 算法相关内容请参考以下文档: LR on PyTONAFM on PyTONADeepFM on PyTONADeepAndWide on PyTONADCN on PyTONAAttentionNet
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  • 机器学习算法

    LR on SonA算法简介LogisticRegression(LR)算法是一种常见的分类算法,因其模型简单、可解释性强等特点在工程领域得到广泛应用。训练节点 算法 IO 参数 数据输入路径:训练数据存储 COS 路径。带预测的算子模块模型保存路径不需要用户填写,平台会自动生成。 算法参数 训练迭代次数:模型训练迭代的轮数。训练节点 算法 IO 参数 训练数据路径:训练数据存储 cos 路径。验证数据路径:验证数据存储 cos 路径。 算法参数 任务类型:分类,回归任务可选。训练节点算法 IO 参数数据的输入路径:训练数据存储 cos 路径。 输入数据的维度:数据特征个数(最大的 featureID 值+1)。迭代轮数:模型训练迭代的轮数。训练节点算法 IO 参数数据的输入路径:训练数据存储 cos 路径。 输入数据的维度:数据特征个数(最大的 featureID 值+1)。迭代轮数:模型训练迭代的轮数。
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  • 图算法

    算法结果保存路径,共两列,其中第一列为 round 值,第二列为 anf 值,其中round = -1对应的 anf 为最终估计值。 参数说明src:源节点列。dst:目标节点列。LPALPA(Label Propagation Algorithm)是最简单的社区发现算法,通过标签扩散发掘网络的社区关系。输入输入数据路径:输入文件所在路径。算法结果保存路径,共三列,其中第一列为节点 ID,第二列为 effectiveSize 值,第三列为 redundancyCol 值。 参数说明src:源节点列。dst:目标节点列。PageRankPageRank 是著名的节点排序算法,由 Google 发表。输入输入数据路径:输入文件所在路径。输入文件类型:格式包括以下两种:csv:csv 文件。算法结果保存路径,共三列,其中第一列为节点 ID,第二列为 effectiveSize 值,第三列为 redundancyCol 值。 参数说明src:源节点列。dst:目标节点列。
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  • 智能钛机器学习平台

    应用场景,产品概述,客户价值,Tensorflow,Spark,PySpark,关联规则,异常检测,回归算法,推荐算法,时间序列,聚类算法,分类算法,自然语言处理,计算机视觉,数据预处理,可视化,模型评估,Spark on Angel,图算法,PySONA 算法,机器学习算法,使用可视化建模构建模型,使用 Notebook 构建模型,使用 TI SDK 构建模型,Notebook 简介,创建实例,管理实例,推荐算法,时间序列,聚类算法,分类算法,深度学习,自然语言处理,计算机视觉,数据预处理,可视化,模型评估,PyCaffe,PyTorch,最佳实践,用 Sklearn 实现科比投篮预测,花朵图像分类,词汇表,图算法,乳腺癌预测,文本情感分类,花朵目标检测,工具菜单说明,框架及算法说明,特征转换,特征选择,自动建模(AutoML),输入,数据转换,输出,数据源,统计分析,主题模型,表算子,用 Notebook,Angel 算法指南,Angel 算法简介,Spark on Angel,图算法,PySONA 算法,机器学习算法,使用可视化建模构建模型,使用 Notebook 构建模型,使用 TI SDK 构建模型
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  • COS、CFS 路径填写

    概要信息Batch 中执行日志(StdOut、StdErr)和远程存储映射都涉及填写 COSCFS 路径,相比 HTTP 方式访问 COS Bucket 或者文件会稍有差异。COS 路径说明仅支持 COS XML API 访问域名Batch 填写的时候仅支持 XML API 形式的域名。如下图所示:前缀需要以 cos: 开头已获取的 COS 路径。如下图所示:在 Batch 的路径填写里,需要添加 cos: 开头、需要以 结尾,得出以下形式路径:cos:batchdemo-125178xxxx.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com挂载子目录子目录可直接以常规文件目录的方式添加在 Bucket 路径后即可,Bucket 中已创建的子目录如下图所示:进行目录挂载时 COS 路径填写方式如下:cos:batchdemo-125178xxxx.cos.ap-guangzhou.myqcloud.comlogscosCFS 路径说明远程存储映射里,可以配置自动挂载 CFSNAS 路径到本地路径。如下图所示:前缀需要以 cfs: 或 nfs: 开头已获取 CFS 路径,例如 10.66.xxx.xxx。
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  • 黑石物理服务器1.0

    ,VPC 网络 IP 绑定 EIP,VPC 网络 IP 解绑 EIP,查询服务器所在位置,创建子网,删除子网,物理机加入子网,物理机移除子网,查询任务状态,修改负载均衡七层监听器,修改负载均衡七层转发路径,修改负载均衡七层转发路径后端实例权重,修改负载均衡七层转发路径后端实例端口,创建负载均衡七层监听器,创建负载均衡七层转发规则,删除负载均衡七层转发域名,删除负载均衡七层转发规则,绑定物理服务器到七层转发路径,绑定虚机 IP 到负载均衡七层转发路径,获取负载均衡七层监听器,获取负载均衡七层监听器详细信息,获取负载均衡七层转发规则,获取负载均衡七层转发路径绑定的主机列表,解绑物理服务器到七层转发路径,解绑负载均衡七层转发路径虚机,修改负载均衡七层转发路径后端实例权重,修改负载均衡七层转发路径后端实例端口,创建负载均衡七层监听器,创建负载均衡七层转发规则,删除负载均衡七层转发域名,删除负载均衡七层转发规则,绑定物理服务器到七层转发路径,绑定虚机 IP 到负载均衡七层转发路径,获取负载均衡七层监听器,获取负载均衡七层监听器详细信息,获取负载均衡七层转发规则,获取负载均衡七层转发路径绑定的主机列表,解绑物理服务器到七层转发路径,解绑负载均衡七层转发路径虚机
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  • 人脸试妆

    腾讯云神图·人脸试妆基于腾讯优图领先的人脸识别算法,提供包括试唇色、测肤质、试妆容等多种功能,只需上传图片即可在线试妆,为开发者和企业提供高可用的人脸试妆服务......
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  • 人像变换

    人像变换,基于腾讯优图领先的人脸识别算法,提供人脸年龄变化、人脸性别转换等能力,用户上传照片即可实现男女性别切换、人脸变老/变年轻等效果。适用于社交娱乐、广告营销、互动传播等场景。
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  • DDoS 防护

    通过充足、优质的 DDoS 防护资源,结合持续进化的“自研+AI 智能识别”清洗算法,保障用户业务的稳定、安全运行。
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  • 人工智能服务平台

    人工智能服务平台(云智天枢)支持快速接入各种数据、算法和智能设备,并提供可视化编排工具进行服务和资源的管理及调度,进一步通过 AI 服务组件集成和标准化接口开放的方式降低 AI 应用开发成本。
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  • 云访问安全代理

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