参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

查看更多 →

调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足，一味地增加数据，训练效果并不明显。

查看更多 →

AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

查看更多 →

解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。

查看更多 →

查询需求树 功能介绍 查询需求树 URI POST /GT3KServer/v4/{project_id}/versions/{version_id}/issue-tree 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 参数解释: 项目id，对应"需求管理

查看更多 →

参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

查看更多 →

Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

查看更多 →

取回指定桶中的归档存储对象。

查看更多 →

使用pytorch进行线性回归 在FunctionGraph页面将torch添加为公共依赖 图1 torch添加为公共依赖 在代码中导入torch并使用 # -*- coding:utf-8 -*- import json # 导入torch依赖 import torch as t

查看更多 →

账号下的所有 CTS 追踪器未追踪指定的OBS桶，视为“不合规” mrs-cluster-kerberos-enabled MRS 集群开启kerberos认证 mrs MRS集群未开启kerberos认证，视为“不合规” mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定弹性公网IP mrs

查看更多 →

获取导航树 功能介绍 获取运行态导航树。 URI GET /console/servicetask/api/localMethod/navtree/getNavigateTree 表1 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 processTemplate 否 String

查看更多 →

取回指定桶中的归档存储对象。

查看更多 →

reduce_sum(tf.keras.losses.mean_squared_error(y, y_)) grads = tape.gradient(loss, model.variables) optimizer = tf.keras.optimizers

查看更多 →

创建纵向联邦学习作业 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习，联合建模。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级

查看更多 →

e是不会出现在最后的架构信息树中。 最后单击“查询”按钮，实时生成的逻辑架构信息树如下： 架构信息树中还有两个操作开关配置，一个是“展示不匹配架构方案的元素”，另一个是“基于整个工程构建架构树” 展示不匹配架构方案的元素：在架构信息树中展示出不符合架构方案规则的元素节点，并以红色文本加叹号的方式在架构信息树中标记出。

查看更多 →

获取应用树 功能介绍 获取应用树。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/apm2/openapi/cmdb/topology-trees/get-topology-trees

查看更多 →

获取导航树 功能介绍 获取运行态导航树。 URI POST /console/servicetask/api/localMethod/navtree/getNavigateTree 示例接口地址：{ 域名 （有文根需带文根）}/pdmcore/ipdcworkflowservice/

查看更多 →

文件树操作 CloudShell在命令行环境中提供了文件树操作能力，具体操作如下： 新建文件/目录 编辑文件 文件/目录重命名 删除文件/目录 下载文件 上传文件 相关登录 使用CloudShell登录云服务器 登录CCE容器 使用CloudShell连接集群 使用CloudShell登录训练容器

查看更多 →

如何使用结构树 模型文件通常以树状结构呈现，即模型结构树。模型结构树包括根节点和子节点，根节点代表整个模型，子节点代表模型中的各个部分、组件或特征。通过展开与折叠节点，用户可以查看模型中对应节点的子节点信息；通过勾选或取消勾选节点，用户可以在“在线可视化区”自定义展示模型；通过选

查看更多 →

查询用例树 功能介绍 查询用例树 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project_id}/test-suites/{test_suite_id}/directory

查看更多 →

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

查看更多 →