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。

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NET算法。 纵向联邦学习分为五个步骤：数据选择、样本对齐（可选）、特征选择（可选）、模型训练、模型评估。 创建过程如下： 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业

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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

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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。

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me.*；如果授权给租户下的指定子用户，则格式为：domainName.userName； 支持多账号添加，用","隔开，比如：domainName1.userName1,domainName2.userName2； action_type 是 String 授权操作类型。 putRecords：上传数据。

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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。

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开局部署 本案例中云管理平台、AR的Web网管、CloudCampus APP等界面截图可能会与实际界面略有差异，但并不影响使用，实际操作请以实际界面为准。 创建站点 导入License激活码 配置AR接入Internet 配置AR注册上线 配置AR下挂到的设备注册上线 父主题：

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开局部署 本案例中云管理平台、防火墙的Web网管、CloudCampus APP等界面截图可能会与实际界面略有差异，但并不影响使用，实际操作请以实际界面为准。 创建站点 导入License激活码 配置防火墙接入Internet并注册上线 配置防火墙下挂的设备注册上线 父主题： 部署指导

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取回指定桶中的归档存储对象。

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(stationary) AR(p)：自回归模型，当前值可以描述为p个之前值的线性组合。利用线性组合的权值即可预测下一个值。 MA(q)：移动平均模型，当前值可以描述为序列均值加上q个之前值的白噪声的线性组合。利用线性组合的权值也可预测下一个值。 ARMA(p, q)：自回归移动平均模型，综合了A

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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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erCreateDtoMemberTypeEnum().USER request.Body = &model.PermissionSetMemberCreateDto{ MemberName: &memberNamePermissionSetMemberCreateDto,

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开局部署 本案例中云管理平台、AR的Web网管、CloudCampus APP等界面截图可能会与实际界面略有差异，但并不影响使用，实际操作请以实际界面为准。 创建站点 导入License激活码 配置AR接入Internet 配置AR注册上线 配置AR下挂的设备注册上线 父主题： 部署指导

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开局部署 开启SD-WAN服务 创建站点并添加设备 配置网络设计参数 配置WAN链路模板 配置站点接入WAN侧网络的链路 配置NTP 配置站点连接RR 邮件开局 确认开局成功 父主题： 部署指导

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取回指定桶中的归档存储对象。

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(stationary) AR(p)：自回归模型，当前值可以描述为p个之前值的线性组合。利用线性组合的权值即可预测下一个值。 MA(q)：移动平均模型，当前值可以描述为序列均值加上q个之前值的白噪声的线性组合。利用线性组合的权值也可预测下一个值。 ARMA(p, q)：自回归移动平均模型，综合了A

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添加权限集的权限 功能介绍 添加权限集的权限。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/security/permission-sets/{permission_set_id}/permissions 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型

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AR开局部署 开启SD-WAN服务 创建站点并添加设备 配置网络设计参数 配置WAN链路模板 配置WAN链路数据 配置NTP 配置站点连接RR 邮件开局 确认开局成功 父主题： LANWAN融合-接入交换机+云AP+HubSpoke组网

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low2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 、机器翻译编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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。 逻辑斯蒂回归-LR 逻辑斯蒂回归算法是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。逻辑斯蒂回归算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0,1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。单击查看逻辑斯蒂回归详情信息。 表1

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开局部署 本案例中云管理平台、CloudCampus APP等界面截图可能会与实际界面略有差异，但并不影响使用，实际操作请以实际界面为准。 创建站点 导入License激活码 配置AP接入Internet并注册上线 父主题： 部署指导

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