人工智能平台PAI

【通知】阿里云机器学习PAI即将商业化 尊敬的机器学习PAI用户 感谢您一直以来对PAI的支持，从2015年开始，PAI平台和许多深度学习的爱好者一起成长，PAI始终坚持为深度学习用户带来更好的服务与支持，在2018年1月17日，PAI将正式商业化升级，以0元的价格为华东深度学习用户继续提供服务，华北区用户可以通过付费享受独有的计算资源。

利用精灵能力值判断精灵是否为极品精灵<br />数据源:kaggle<br />数据大小:16.5 KB<br />字段数量:12<br />使用组件:读数据表,拆分<br />

摘要：在2017杭州云栖大会机器学习平台PAI专场上，阿里巴巴研究员、阿里云机器学习平台PAI负责人林伟为大家分享了人工智能的发展历史以及阿里云机器学习平台PAI的简单情况和特性。   本文内容根据嘉宾演讲视频以及PPT整理而成。

农业贷款预测的回归算法实现<br />数据源:<br />数据大小:6.62 KB<br />字段数量:10<br />使用组件:读数据表,线性回归(旧),SQL脚本,过滤与映射,合并列<br />

股票<br />数据源:pufa<br />数据大小:12.4 KB<br />字段数量:6<br />使用组件:读数据表,SQL脚本<br />

心脏病是人类健康的头号杀手。全世界1／3的人口死亡是因心脏病引起的，而我国，每年有几十万人死于心脏病。 所以，如果可以通过提取人体相关的体侧指标，通过数据挖掘的方式来分析不同特征对于心脏病的影响，对于预测和预防心脏病将起到至关重要的作用。本文将会通过真实的数据，通过阿里云机器学习平台搭建心脏病预测案例。<br />数据源:<br />数据大小:7.49 KB<br />字段数量:15<br />使用组件:读数据表,类型转换,SQL脚本,归一化,拆分,过滤式特征选择<br />

征文大赛奖品丰厚

这是一个测试 请删掉<br />数据源:<br />数据大小:584 KB<br />字段数量:15<br />使用组件:读数据表,SQL脚本,过滤与映射<br />

心脏病自传数据预测<br />数据源:<br />数据大小:5.88 KB<br />字段数量:14<br />使用组件:读数据表<br />

一步一步跟着阿里云首页教程做的雾霾预测，仅供自己纪念<br />数据源:http://docs-aliyun.cn-hangzhou.oss.aliyun-inc.com/assets/attach/49128/cn_zh/1483609721415/wumai.txt?spm=a2c0j.8278987.630153.1.71450e96AdJhun&file=wumai.txt<br />数据大小:37.3 KB<br />字段数量:7<br />使用组件:读数据表,类型转换,SQL脚本,归一化,拆分<br />

test<br />数据源:<br />数据大小:1.36 MB<br />字段数量:25<br />使用组件:分箱,样本稳定指数(PSI),评分卡训练,拆分,评分卡预测,读数据表<br />

test<br />数据源:<br />数据大小:328 KB<br />字段数量:4<br />使用组件:过滤与映射,SQL脚本,读数据表,JOIN<br />

test<br />数据源:test<br />数据大小:37.3 KB<br />字段数量:7<br />使用组件:读数据表,类型转换,SQL脚本,归一化,拆分<br />

测试测试<br />数据源:<br />数据大小:1.36 MB<br />字段数量:25<br />使用组件:分箱,读数据表,评分卡预测,评分卡训练,拆分,样本稳定指数(PSI)<br />

asdfsadf eee<br />数据源:<br />数据大小:328 KB<br />字段数量:4<br />使用组件:读数据表,SQL脚本,JOIN,过滤与映射<br />

机器学习PAI通过声音数据分辨男女（含语音特征提取相关数据和代码）

0925_信用卡消费分析_215<br />数据源:<br />数据大小:1.36 MB<br />字段数量:25<br />使用组件:分箱,样本稳定指数(PSI),评分卡训练,拆分,评分卡预测,读数据表<br />

流控流控流控流控<br />数据源:<br />数据大小:261 KB<br />字段数量:3<br />使用组件:读数据表,类型转换,过滤与映射,增加序号列,合并列<br />

本人小白，初次学习PAI,欢迎和大家一起交流学习这个PAI学习。阿里API直播课程的“手把手在线直播实操：机器学习PAI教你如何品酒”，我这边也就是学习一下。<br />数据源:<br />数据大小:96.1 KB<br />字段数量:12<br />使用组件:归一化,拆分,SQL脚本,读数据表<br />

通过ＧＢＤＴ生成的特征与原始特征进行ｍｅｒｇｅ，然后通过ＬＲ做回归。<br />数据源:<br />数据大小:770 KB<br />字段数量:20<br />使用组件:Table to KV,SQL脚本,拆分,读数据表,特征编码,增加序号列<br />

GBDT 与LR 算法融合，将生成的特征与原始特征进行merge<br />数据源:<br />数据大小:770 KB<br />字段数量:20<br />使用组件:Table to KV,SQL脚本,拆分,读数据表,特征编码,增加序号列<br />

asdf<br />数据源:adsf<br />数据大小:328 KB<br />字段数量:4<br />使用组件:过滤与映射,SQL脚本,读数据表,JOIN<br />

asdf<br />数据源:asdf<br />数据大小:328 KB<br />字段数量:4<br />使用组件:Filter and Mapping,JOIN,Read ODPS table,SQL Script<br />

asdf<br />数据源:adsf<br />数据大小:328 KB<br />字段数量:4<br />使用组件:Filter and Mapping,JOIN,Read ODPS table,SQL Script<br />

亲爱的同学们，福利来临！随着机器学习领域的发展越来越火，阿里云机器学习PAI为广大机器学习爱好的学生提供免费的一站式算法平台，该平台提供上百种算法，并且兼容TensorFlow、Caffe、MXNET等深度学习框架，学生们还可以免费使用M40 GPU卡，这么好的福利到哪里去领呢？ 点击开通机器学习PAI：https://data.

test<br />数据源:<br />数据大小:7.49 KB<br />字段数量:15<br />使用组件:归一化,拆分,过滤式特征选择,SQL脚本,读数据表,类型转换<br />

第一次尝试 LR<br />数据源:<br />数据大小:770 KB<br />字段数量:20<br />使用组件:拆分,读数据表,特征编码<br />

基于CTR的GBDT和LR方法融合<br />数据源:直播提供数据<br />数据大小:770 KB<br />字段数量:20<br />使用组件:拆分,读数据表,特征编码<br />

GBDT+LR 融合方案<br />数据源:<br />数据大小:1.54 MB<br />字段数量:20<br />使用组件:拆分,读数据表,特征编码<br />

实现GBDT与LR的融合<br />数据源:<br />数据大小:1.54 MB<br />字段数量:20<br />使用组件:拆分,读数据表,特征编码<br />

实践分享：CTR中的GBDT+LR融合方案<br />数据源:internet<br />数据大小:770 KB<br />字段数量:20<br />使用组件:拆分,读数据表,特征编码<br />

实战分享：CTR中的GBDT+LR融合方案<br />数据源:internet<br />数据大小:770 KB<br />字段数量:20<br />使用组件:拆分,读数据表,特征编码<br />

CTR中的GBDT+LR融合方案<br />数据源:internet<br />数据大小:770 KB<br />字段数量:20<br />使用组件:拆分,读数据表,特征编码<br />

融合方案<br />数据源:<br />数据大小:770 KB<br />字段数量:20<br />使用组件:拆分,读数据表,特征编码<br />

CTR中的GBDT+LR融合方案<br />数据源:<br />数据大小:770 KB<br />字段数量:20<br />使用组件:拆分,读数据表,特征编码<br />

在广告点击机器学习实践中， 我们用的最多的是逻辑回归（LR）模型，使用大量的特征做为训练数据输入。 特征的组合非常关键，我们无法穷举这些组合，只能依赖于人工经验来判断，耗时耗力同时带来的效果可能还不好。 如何自动的发现有效的特征，是机器学习实践中要解决的问题。 Facebook 曾经介绍了使用GBDT与LR组合的方法，可以有效的解决这个问题，今天的课程就为大家讲解如何在PAI上实现GBDT与LR的融合。<br />数据源:<br />数据大小:770 KB<br />字段数量:20<br />使用组件:拆分,读数据表,特征编码<br />

文本分析实验<br />数据源:<br />数据大小:261 KB<br />字段数量:3<br />使用组件:拆分,SQL脚本,读数据表,JOIN,增加序号列,类型转换,合并列<br />

文本分类实验<br />数据源:<br />数据大小:261 KB<br />字段数量:3<br />使用组件:拆分,SQL脚本,读数据表,JOIN,增加序号列,类型转换,合并列<br />

在 PAI 平台上使用组件完成文本分类任务<br />数据源:Internet<br />数据大小:94.6 KB<br />字段数量:3<br />使用组件:拆分,SQL脚本,读数据表,JOIN,增加序号列,类型转换,合并列<br />

根据https://tianchi.aliyun.com/competition/new_articleDetail.html?postsId=2089傲海的机器学习PAI教你如何品酒进行PAI平台的操作学习<br />数据源:酒质量评估数据，12个字段，4000多样本，1-11为特征，单位可能为毫米、立方米，量纲不一致，可能需要归一化去除影响。目标列为酒的质量，分数0-10分，分数越高，酒的质量越好<br />数据大小:96.1 KB<br />字段数量:12<br />使用组件:归一化,拆分,SQL脚本,读数据表<br />

对所有用户购买商品的行为和购买的商品做出统计，使用协同过滤算法进行操作，最后统计出用户和商品之间的关系，基于二者的关系进行商品推荐<br />数据源:虚拟测试数据<br />数据大小:328 KB<br />字段数量:4<br />使用组件:过滤与映射,SQL脚本,读数据表,JOIN<br />

中国青年报原文链接：http://zqb.cyol.com/html/2017-07/28/nw.D110000zgqnb_20170728_2-06.htm 燕山大学信息科学与技术专业出身的95后大学生谭创创，没想到自己会与阿尔茨海默症（俗称“老年痴呆症”）为“敌”。

利用机器学习PAI对酒水数据分类<br />数据源:酒水数据<br />数据大小:192 KB<br />字段数量:12<br />使用组件:归一化,主成分分析(PCA),拆分,SQL脚本,读数据表<br />

随着人工智能相关产业的持续火热，越来越多的同学开始尝试使用机器学习算法去解决问题。阿里云机器学习PAI平台作为人工智能行业的黑产物，每天都会收到用户们大量的咨询。为了更好地服务PAI平台的用户，同时也为了缓解售后同学的工作量。

GBDT<br />数据源:<br />数据大小:7.49 KB<br />字段数量:15<br />使用组件:拆分,SQL脚本,读数据表,标准化,类型转换<br />

本文主要以阿里云大航杯“智造扬中”电力AI大赛 数据为背景，讲述博主自己的比赛经历以及数加平台和机器学习pai的使用经验

背景 最近互联网上出现一个热词就是“freestyle”，源于一个比拼rap的综艺节目。在节目中需要大量考验选手的freestyle能力，freestyle指的是rapper即兴的根据一段主题讲一串rap。

农业数据挖掘<br />数据源:<br />数据大小:3.41 KB<br />字段数量:10<br />使用组件:SQL脚本,读数据表,模型<br />