placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, 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

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皮尔森系数 概述 皮尔森系数是一种线性相关系数，用于反映两个变量线性相关程度的统计量。选择输入的dataframe中的两列数值列，计算其皮尔森系数。 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

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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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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。 hidden_units

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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。 hidden_units

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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。 hidden_units

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聚类系数（cluster_coefficient）(1.0.0) 表1 response_data参数说明 参数 类型 说明 cluster_coefficient Double 聚类系数。 statistics Boolean 是否仅返回全图平局聚类系数，默认为true。 父主题：

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Studio操作界面章节。 Step1 创建一个空算链 单击Launcher界面的MLS Editor，选择名为PySpark-2.4.5的Kernel，创建一个空的算链。 创建算链后，左侧界面自动跳转到资产预览界面。 图1 算链创建成功 Step2 使用ML Studio建模 从左侧资产浏览界面

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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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说明 cluster_coefficient Double 平均聚类系数 vertex_cluster_coefficient List 各节点的聚类系数，格式： [{vertexId : vertexClusterCoefficient},...], 其中, vertexId：string类型。

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0版本之前未开启Kerberos认证的集群不支持访问权限细分。只有开启Kerberos认证才有角色管理权限，MRS 1.8.0及之后版本的所有集群均拥有角色管理权限。 MRS集群未开启kerberos认证，视为“不合规” MRS服务暂不支持集群创建完成后手动开启和关闭Kerberos服务，

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关系数据库连接 介绍 通过JDBC连接，可以对以下关系型数据库抽取、加载数据： 云数据库 PostgreSQL 云数据库 SQL Server PostgreSQL Microsoft SQL Server 连接样例 { "links": [ {

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启动时间-偏移量”。 Where子句 参数位置：在创建表/文件迁移作业时，如果源端为关系型数据库，那么在源端作业参数的高级属性下面可以看到“Where子句”参数。 参数原理：通过“Where子句”参数可以配置一个SQL语句（例如：age > 18 and age <= 60），C

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关系数据库连接 介绍 通过JDBC连接，可以对以下关系型数据库抽取、加载数据： 云数据库 PostgreSQL 云数据库 SQL Server PostgreSQL Microsoft SQL Server 连接样例 { "links": [ {

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*table表示导出所有以“table”结尾的表。 *table*表示表名中只要有“table”字符串，就全部导出。 fromJobConfig.whereClause 否 String 指定抽取的Where子句，不指定则抽取整表，例如：“age > 18 and age <= 60”。 fromJobConfig.columnList

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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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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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ML Studio快速入门 背景信息 使用MLS预置算链进行机器学习建模 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 父主题： ML Studio

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启动时间-偏移量”。 Where子句 参数位置：在创建表/文件迁移作业时，如果源端为关系型数据库，那么在源端作业参数的高级属性下面可以看到“Where子句”参数。 参数原理：通过“Where子句”参数可以配置一个SQL语句（例如：age > 18 and age <= 60），C

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启动时间-偏移量”。 Where子句 参数位置：在创建表/文件迁移作业时，如果源端为关系型数据库，那么在源端作业参数的高级属性下面可以看到“Where子句”参数。 参数原理：通过“Where子句”参数可以配置一个SQL语句（例如：age > 18 and age <= 60），C

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*table表示导出所有以“table”结尾的表。 *table*表示表名中只要有“table”字符串，就全部导出。 fromJobConfig.whereClause 否 String 指定抽取的Where子句，不指定则抽取整表，例如：“age > 18 and age <= 60”。 fromJobConfig.columnList

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