加权采样 概述 加权采样是一种数据采样算法，依据数据集中权重列进行数据采样，权重越大的样本被采样的概率越大。 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。 输出 参数 子参数

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数据采样 如果数据量太大，造成特征操作等待的时间长，用户可以通过采样功能减少特征处理的数据量，提升特征处理的速度。 数据采样提供如下两种方式，请根据实际情况进行选择： 随机采样：按照比例进行样本数据的随机采样。 分层采样：如果一个特征或多个特征组合样本值的类型多样，为保证采样数据

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分层采样 概述 分层采样是一种数据采样算法，依据数据集中某一代表数据类别的列，按照数量或比例对不同类别的数据进行采样。 算法实现采用spark自带的sample函数，采样数量会存在一定误差（按比例采样和按数量采样均会存在）。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe

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仅支持对刚导入的数据进行数据采样，不支持对已执行过特征操作的数据进行数据采样。 数据采样操作步骤如下。 在特征工程首页，单击特征工程所在行，对应“操作”列的图标，进入特征操作界面。 单击，弹出“采样”对话框。 配置采样参数如表1所示。 表1 采样参数设置 参数名称 参数描述 采样方法 数据样本采样的方法。

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请求采样统计 背景信息 开启请求采样统计可以记录访问节点的IP地址和数量，同时可以采样请求的Path，记录请求URL和Body，用于获取访问量大的客户端IP地址和请求Path。 在开启或关闭集群的请求采样统计时，执行命令涉及的配置参数如下： 表1 请求采样统计的配置参数说明 配置名

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采样方式介绍 蒙特卡洛采样 蒙特卡洛采样是一种简单的随机抽样，根据概率分布进行采样，如对样本服从µ=0，δ=1的正态分布，通过蒙特卡洛采样进行采样，采样得到的点能满足正态分布要求，如下图所示，采样得到的点会集中µ=0附近，要想采样得到更边界的点，需要进行大量采样。 图1 蒙特卡洛采样

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请求采样统计 背景信息 开启请求统计可以记录客户端IP的访问和客户端的请求类型，用户可以基于统计值识别客户端IP的访问流量，分析当前客户端的写入和查询访问量。 表1 请求统计的配置参数说明 配置名 类型 说明 flowcontrol.log.access.enabled Boolean

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采样方式有几种？ 蒙特卡洛采样 蒙特卡洛采样时一种简单的随机抽样，根据概率分布进行采样，如对样本服从µ=0，δ=1的正态分布，通过通过蒙特卡洛采样进行采样，采样得到的点能满足正态分布要求，但如下图所示，采样得到的点会集中µ=0附近，要想采样得到更边界的点，需要进行大量采样。 图1

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APM指标数据采样策略是什么？ 指标数据周期性完整采集，默认采集周期为1分钟。

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算法工程处理的时候必须要先采样吗？ 算法工程数据采样的目的是提升界面每个特征操作的速度。大数据量操作的时候建议先采样。数据采样后所有的特征操作，都只对采样后的数据进行处理，可以减少特征操作处理的数据量。 父主题： 特征工程

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default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001，10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch, 会根据验证精度情况自动调整学习率，并当精度没有明显提升时，训练停止")),

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产品术语 A AI应用市场 提供AI模型的交易市场，是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户，是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 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、MXNe

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ALM-303046809 采样周期内，CRC错误超过告警阈值 告警解释 WLAN/4/AP_CRC_TOO_HIGH:OID [OID] AP CRC is abnormal notify. (APMAC=[OPAQUE], APName=[STRING], APCrcErrRate=[LONG]/10000

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ALM-3276800169 采样周期内，CRC错误超过告警阈值 告警解释 WLAN/4/AP_CRC_TOO_HIGH:OID [OID] AP CRC is abnormal notify. (APMAC=[OPAQUE], APName=[STRING], APCrcErrRate=[LONG]/10000

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带宽大小 * 保底百分比，所以调整完带宽后，保底带宽也会随之变化。日保底带宽以天为粒度计算，每一天的日保底带宽的值为当天设置过的最大保底带宽。 例如：一天中进行过带宽调整: 300Mbit/s -> 500Mbit/s -> 300Mbit/s，则当天的日保底带宽为：500Mbit/s*保底百分比。

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使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链，完成建模，帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像，并进入MLS Editor可视化编辑界面，具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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多维分析 时序数据来自不同个体且拥有不同属性。例如在监控场景下，通过对某个集群上每台机器的网络流量监控，可以查询分析某台机器的网络流量，也可以同时查询集群总的网络流量。 应用场景 典型IoT数仓主要服务两类业务场景，应用性能监控（Application Performance Man

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宽大小×保底百分比，所以调整完共享带宽后，保底带宽也会随之变化。日保底带宽以天为粒度计算，每一天的日保底带宽的值为当天设置过的最大保底带宽。例如：一天中进行过带宽调整: 400Mbit/s -> 300Mbit/s -> 600Mbit/s，则当天的日保底带宽为120Mbit/s。

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多维分析 时序数据来自不同个体且拥有不同属性。例如在监控场景下，通过对某个集群上每台机器的网络流量监控，可以查询分析某台机器的网络流量，也可以同时查询集群总的网络流量。 应用场景 典型IoT数仓主要服务两类业务场景，应用性能监控（Application Performance Man

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行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl：Follow The Regularized Leader 适用于处理超大规模数据的，含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。

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仿真服务常见问题 如何一键恢复在线仿真功能？ 如何解决不小心释放在线仿真机器的问题？ 仿真场景终止条件有几种？ 同一个任务配置运行多次仿真任务都可以改变什么？ 采样方式有几种？

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