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数据挖掘-逻辑回归
。 收敛阈值 参数范围为：>=0的数，默认值为 ：0.000001 收敛误差值。 收敛误差值，当损失函数取值优化到小于收敛阈值时停止迭代。 分类阈值 参数范围为：>=0的数，请用英文逗号隔开,且数量与分类数相同。默认值为：0.5。分类数按从0到标签的最大值计算。 在二进制分类中数据挖掘-随机森林
类请用英文逗号隔开,且数量与分类数相同，例如：分三类，示例：8,9,10 自动调参设置 系统将对设置指定或范围内的参数值循环调参，匹配出最优的组合。 image2021-11-23_11-13-33 (1) (1).png 自动调参的方式分为两种： 指定值调参：指定一个固定的值进行自动调参。 范围调电子表格⬝ 条形码
单元格中输入【="*"&D4&"*"】，如图： image2019-2-27 17:44:36.png 条形码引用的“单元格地址”只支持内容为“大写英文”和“0-9”的单元格。 3、设置条形码 选中C4单元格，设置字体为“条形码字体”，并且相应调整字体大小，如图： image2019-2-27 17数据挖掘-支持向量机
概述 支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SVM。它是一种监督式学习的方法，它广泛的应用于统计分类分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面，分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。 支持向量机算法是以极大化类间间隔为目标，并以之作为最佳分类超平面，其中定义的类间间隔为两类样本到分类超平面的最小距离，通过引入松弛变量，使支持向量机能够解决类间重叠问题，并提高泛化能力。 它的主要优势为： 1）特征映射，有效区分。 2）约束性求优，更加准确区分类别。 示例 使用“银行信用贷款预测数据挖掘-逻辑回归
。 收敛阈值 参数范围为：>=0的数，默认值为 ：0.000001 收敛误差值。 收敛误差值，当损失函数取值优化到小于收敛阈值时停止迭代。 分类阈值 参数范围为：>=0的数，请用英文逗号隔开,且数量与分类数相同。默认值为：0.5。分类数按从0到标签的最大值计算。 在二进制分类中数据挖掘-随机森林
类请用英文逗号隔开,且数量与分类数相同，例如：分三类，示例：8,9,10 自动调参设置 系统将对设置指定或范围内的参数值循环调参，匹配出最优的组合。 image2021-11-23_11-13-33 (1) (1).png 自动调参的方式分为两种： 指定值调参：指定一个固定的值进行自动调参。 范围调连接模式-抽取
抽取包含抽取设置、抽取计划和抽取日志三部分内容。 只有当”抽取“连接模式呈选中状态时，显示向下箭头，单击该箭头弹出下拉菜单： image2021-7-8_13-38-23.png 抽取是指抽取数据到高速缓存库，现在仅支持的高速缓存库类型有：SmartbiMpp、SmartbiMD、Presto+Hive、Vertica和星环。 抽取到SmartbiMPP即ClickHouse,字段尽量使用英文名称,CH对中文的列名支持是不太友好的，会出现莫名其妙的问题 抽取到SmartbiMPP即ClickHouse，要求ClickHouse版本在21及以上 抽取设置 抽取设置用于对当前数据模型中各私有查询分别进行抽取方式关系型数据源-星环数据连接
=org.apache.commons.logging多个冲突的包名用英文逗号分隔，确保这些包下的所有类优先从产品中加载 缺少处理方案： 1）确保移除产品war内置lib目录下的星环JDBC驱动驱动，驱动使用自定义； 2)自定义目录下只放置星环的JDBC普通包，测试连接看能否成功系统环境要求
6.0 HarmonyOS 2.0.0 语言环境当前仅支持简体中文、繁体中文和英文 favourite 业务库 知识库 业务库支持 favouritePhoenix：在Apache HBase上执行SQL查询
/forcedotcom/phoenix/wiki#wiki-roadmap https://github.com/forcedotcom/phoenix/wiki#wiki-roadmap。我们已经在做一些基础工作了，现在还不能给出准确的时间点，因为有太多事情要做，但我们会尽快的。 查看英文原文：Phoenix: Running
