ALinkLab
连接算法与应用！
Alink教程
Alink教程(Java版)
Alink教程(Python版)
应用模板示例
阿里云产品应用示例
附录
Alink组件列表
批式组件列表
流式组件列表
Pipeline组件列表
应用模板列表
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Alink教程(Python版)
Alink权威指南：机器学习实例入门（Python版）
Alink教程(Python版)目录
Alink教程(Python版)代码的运行攻略
Alink教程(Python版)的数据和资料链接
第1章 Alink快速上手
第1.1节 Alink是什么
第1.2节 免费下载、安装
第1.2.1节 PyAlink快速开始
第1.2.1.1节 PyAlink安装准备——MacOS
第1.2.1.2节 PyAlink安装准备——阿里云服务器
第1.2.1.3节 如何安装最新版本PyAlink？
第1.2.1.4节 PyAlink的版本查询、卸载旧版本
第1.2.2节 在 Flink 集群上运行 PyAlink 任务
第1.3节 Alink的功能
第1.4节 关于数据和代码
第1.5节 简单示例
第2章 系统概况与核心概念
第2.1节 基本概念
第2.2节 批式任务与流式任务
第2.3节 Alink=A+link
第2.4节 Pipeline与PipelineModel
第2.5节 触发Alink任务的执行
第2.5.1节 批式任务打印输出中间结果
第2.6节 模型信息显示
第2.7节 文件系统与数据库
第2.8节 Schema String
第3章 文件系统与数据文件
第3.2.4节 读取Parquet文件格式数据
第3.2.5节 定时输出流式数据
第3.2.6节 读取分区格式数据
第4章 数据库与数据表
第4.5节 Alink连接Kafka数据源
第5章 支持Flink SQL
第5.3.4节 Flink与Alink的数据转换
第6章 用户定义函数（UDF/UDTF）
第7章 基本数据处理
第8章 线性二分类模型
第9章 朴素贝叶斯模型与决策树模型
第10章 特征的转化
第11章 构造新特征
第12章 从二分类到多分类
第13章 常用的多分类算法
第14章 在线学习
第15章 回归的由来
第16章 常用的回归算法
第17章 常用的聚类算法
第18章 批式与流式聚类
第19章 主成分分析
第20章 超参数搜索
第21章 文本分析
第22章 单词向量化
第23章 情感分析
第23.5节 中文情感分析示例
第24章 构建推荐系统
第25章 深度学习入门
第25.1节 深度学习组件简介
第25.1.1节 深度学习功能概览
第25.1.2节 KerasSequential组件
第25.1.3节 深度学习相关插件的下载
第25.2节 手写识别MNIST
第25.3节 深度回归算法
第25.4节 运行TensorFlow模型
第25.5节 运行PyTorch模型
第25.6节 使用自定义 TensorFlow 脚本
第25.7节 运行ONNX模型
第26章 图像识别
第26.1节 数据准备
第26.2节 构造二分类模型
第26.3节 使用TF Hub模型
教程内容补充、答疑及勘误
第1章 Alink快速上手
在Flink集群部署Alink
在易用性方面的小技巧
流式组件输出数据的显示（基于Jupyter环境）
Alink插件下载器
第2章 系统概况与核心概念
Failed to load BLAS警告——Mac OS上解决方法
在Linux，Mac下定时执行Alink任务
Failed to load BLAS警告——Linux上解决方法
第3章 文件系统与数据文件
第4章 数据库与数据表
Catalog中设置数据库分区【Alink使用技巧】
在MacOS上搭建Kafka
在Windows上搭建Kafka
第5章 支持Flink SQL
第7章 基本数据处理
第8章 线性二分类模型
第9章 朴素贝叶斯模型与决策树模型
第11章 构造新特征
GBDT+LR 一体化模型训练与预测
GBDT+FM 一体化模型训练及预测
第13章 常用的多分类算法
第14章 在线学习 Ftrl Demo
第19章 主成分分析
第20章 超参数搜索
第21章 文本分析
第24章 构建推荐系统
第25章 深度学习入门
基于图算法实现金融风控
如何使用Alink时间序列算法?
如何使用Alink窗口特征生成?