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数据挖掘-多层感知机
概述 一种基于前馈人工神经网络的分类器。多层感知机由多层节点组成，每个层都完全连接到网络中的下一层，输入层中的节点表示输入数据。所有其他节点通过输入与节点权重w和偏移b的线性组合将输入映射到输出，并使用激活函数。 示例 使用“动物种类划分”案例数据，预测动物的种类 … 说明。 标准化 最小最大值归一化 最大绝对值归一化 参数 单位标准差归一化 勾选后，归一化后数据的标准差等于1 平均数据中心化 勾选后，归一化后数据的均值等于0 自动调参设置 系统默认的各项参数值范围。 必须数据挖掘-多层感知机
概述 一种基于前馈人工神经网络的分类器。多层感知机由多层节点组成，每个层都完全连接到网络中的下一层，输入层中的节点表示输入数据。所有其他节点通过输入与节点权重w和偏移b的线性组合将输入映射到输出，并使用激活函数。 示例 使用“动物种类划分”案例数据，预测动物的种类 … 说明。 标准化 最小最大值归一化 最大绝对值归一化 参数 单位标准差归一化 勾选后，归一化后数据的标准差等于1 平均数据中心化 勾选后，归一化后数据的均值等于0 自动调参设置 系统默认的各项参数值范围。 必须Echarts图形-扩展属性：标签 - 目前地图展示的方式过于平面化，数据标注都盖住了，能否提供一些立体的展示案例
（本文档仅供参考） 问题 目前地图展示的方式过于平面化，数据标注都盖住了，能否提供一些立体的展示案例。 image2018-11-22 9:52:29.png 解决方案 目前没有相关立体地图的示例，建议通过如下扩展属性设置地图周边的阴影，达到立体效果；另外数据标柱重叠的问题，可参考文档：如何修改地图标签显示位置，尝试修改标签的位置然后标记跟随标签位置变化，若效果还是不太好，则建议不要在标柱上显示标签了，直接在地图区域显示标签； { geo: { aspectScale: 1.3, itemStyle数据挖掘–指数平滑
进行预测的数据 输出 一个输出端口，用于输出预测后的结果 示例 如图，指数平滑节点输入端接入数据，可以使用对应的平滑算法对输入数据进行转换。 image2023-1-15_0-38-46.png image2023-1-15_0-39-0.png 输出结果中增加两列。第一列是拟合列，名称规则为被预测列的列名增加前缀，输出结果经过了指数平滑算法的拟合处理。另一列表明拟合列中的数据是否是预测结果，0表示是对历史数据的拟合，1表示是通过拟合数列对未来的预测。 image2023-1-15_0-39-15.png数据挖掘–指数平滑
进行预测的数据 输出 一个输出端口，用于输出预测后的结果 示例 如图，指数平滑节点输入端接入数据，可以使用对应的平滑算法对输入数据进行转换。 image2023-1-15_0-38-46.png image2023-1-15_0-39-0.png 输出结果中增加两列。第一列是拟合列，名称规则为被预测列的列名增加前缀，输出结果经过了指数平滑算法的拟合处理。另一列表明拟合列中的数据是否是预测结果，0表示是对历史数据的拟合，1表示是通过拟合数列对未来的预测。 image2023-1-15_0-39-15.png实现参数允许为空且为空时查询不到数据
（本文档仅供参考） 问题 希望实现文本框没输入值，既要不报错，还要不输入查询不到数据，而不是获取全部数据 解决方案 注：以下示例以MYSQL为例，其他数据库需要自行调试 select `ProductName` from `products` where case when {[ 参数 is null ]} then 1 = 2 else {[ `ProductName` = 参数 ]} end image2023-11-10_17-52-2.png 实现效果数据挖掘-聚类算法
聚类算法常用于无监督学习问题。例如：客户价值细分：高价值客户，一般客户，低价值客户。 聚类：对大量未知标注的数据集，按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别，使类别内的数据相似度较大，而类别间的数据相似度较小。 聚类算法数据挖掘-聚类算法
聚类算法常用于无监督学习问题。例如：客户价值细分：高价值客户，一般客户，低价值客户。 聚类：对大量未知标注的数据集，按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别，使类别内的数据相似度较大，而类别间的数据相似度较小。 聚类算法自助仪表盘-线图的数据点个数
（本文档仅供参考） 问题说明 自助仪表盘线图中，发现线图中的小圆点个数并不是根据数据量大小来生成的，有的时候数据量很大，但是圆点个数反而更少，而小数据量时，圆点个数反而更多。 而且也并不是一条数据对应一个圆点，或者一个坐标轴数据对应一个圆点的，请问这个小圆点的个数是怎么来确定的，能否在不影响x轴显示步长的情况下，设置他显示的频度？ 解决方案 自助仪表盘的图形<数据点>是根据图形画布的大小以及输出行数，自适应地显示的个数（如下图所示），目前还没有办法去控制数据点的显示个数与频度。 同样的输出行数，在画布较大的情况，此时数据点个数会比画布较小的时候更多的。 image2018-12-3 10:41:5.png部署Smartbi-Mining 数据挖掘
数据挖掘-实验引擎 负责接收smartbi 发送实验执行请求。 通过解析实验定义，生成spark 计算任务或python计算任务，分别发送给spark集群或python集群。 本身并不承担计算任务，只负责计算任务的调度跟分发。 数据挖掘-服务引擎 提供模型预测服务给第三方系统调用 … 数据 Zookeeper 用于实现数据挖掘实验引擎和数据挖掘服务引擎的高可用。 +部署数据挖掘引擎-单机 https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?pageId=69737827 +部署数据挖掘引擎-集群 https
