"lower_bounds_on_coefficients": None, "upper_bounds_on_coefficients": None, "lower_bounds_on_intercepts": None, "upper_bounds_on_intercepts":

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多分类评估 概述 对多分类模型预测的结果数据集进行评估。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 多分类的评估指标：准确率、混淆矩阵 参数说明 参数 子参数 参数说明

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编辑分类详情 新闻分类创建完成后，可在该分类下创建新闻，具体操作方法请参见创建新闻。 新建子分类 在“新闻中心”页面，单击左侧“分类管理”。 单击上级分类右侧的按钮，单击“新建子分类”，如图3所示。 图3 新建子分类 填写子分类名称和显示顺序，完成后单击“确定”。在新创建的新闻子

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分类管理 公告分类是公告发布的前置条件，将众多公告进行分类，便于后台管理维护。本章节将为您介绍如何创建、删除公告分类。 创建分类 在开天工业工作台管理后台，选择界面上方菜单栏“业务管理 > 公告”。 在“公告”页面，单击“分类管理 > 新建分类”。 在弹出的新建分类对话框中，填写

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授权项分类 SFS授权项分类 通用文件系统授权项分类 SFS Turbo授权项分类 父主题： 权限和授权项

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String 分类名称。 description 否 String 分类描述。 create_user 否 String 分类创建者。 create_time 否 Number 分类创建时间。 update_time 否 Number 分类更新时间。 update_user 否 String

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资产分类接口 批量资产关联分类 资产关联分类 移除资产关联的分类 父主题： 数据目录API

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/{instance_id}/db-users/{db_user_id} das:*:* √ √ 修改数据库用户 PUT /v3/{project_id}/instances/{instance_id}/db-users/{db_user_id} das:*:* √ √ 删除数据库用户

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Caffe分类范例 本实践采用caffe官方的分类例子，地址为https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb。 使用CPU 创建一个普通job，镜像输入第三方镜像bvlc/caffe:cpu，设置对应的容器规格。

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base_name}?version_name={version_name} 无需授权 √ √ × 查询数据库存储规格 GET /v3/{project_id}/storage-type/{database_name}?version_name={version_name} 无需授权

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True 鉴权字段，内容格式为: Bearer +tokenByAKSK接口的返回值中AccessToken（Bearer后有空格） 4 x-UserId string False 操作员标识 可在登录后，进入员工管理页面，查看接口返回的userId 表2 请求体参数 序号 名称 参数类型

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支持： 企业项目(Enterprise Project) GET /v3/{project_id}/datastore/versions 查询数据库规格 gaussdb:instance:list 支持： IAM项目(Project) 支持： 企业项目(Enterprise Project)

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媒资分类 创建媒资分类 修改媒资分类 删除媒资分类 查询指定分类信息

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 B 标签列 模型训练输出的预测值，对应数据集的一个特征列。例如鸢尾花分类建模数据集提供了五列数据：花

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。

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GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。

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AiEngine端所部署的host ip地址。 port integer AiEngine端所侦听的端口号。 max_epoch integer 模型每次训练的迭代次数上限。 learning_rate real 模型训练的学习速率，推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度降维系数。

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"label_index" probability_col 否 预测结果的分类概率列。 "probability" threshold 否 分类阈值，二分类场景下可设置，支持向量机SVM算法不支持。 0.5 positive_category 否 二分类任务的正样本。 无 样例 数据样本 鸢尾花数据集，

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AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法

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