机器学习端到端场景 本章节以图像分类为例，阐述机器学习端到端场景的完整开发过程，主要包括数据标注、模型训练、服务部署等过程。您可以前往AI Gallery搜索订阅预置的“图像分类-ResNet_v1_50工作流”进行体验。 准备工作 准备一个图像分类算法（或者可以直接从AI Ga

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混淆矩阵 概述 混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表，以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型预测的类别判断两个标准进行汇总。其中矩阵的行表示真实值，矩阵的列表示预测值。 True Positive（TP）：真正类。样本的真实类别是正类，并且模型识别的结果也是正类；

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颜色矩阵 图1 颜色矩阵 颜色值矩阵：下表中，各颜色值同上述示意图一一对应。 表1 颜色矩阵 颜色值 FF000000 FF595959 FFA5A5A5 FFFFFFFF FF8E2323 FFB20000 FFDB7070 FFFF4C4C FF8E5923 FFB25900

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矩阵量表 矩阵量表用于形象地评估对事物的喜好程度。 在表单开发页面，从“数据组件”中，拖拽“矩阵量表”组件至表单设计区域，如图1。 图1 矩阵量表 如图2所示，使用矩阵量表对车辆进行评分。 图2 矩阵量表配置示例 显示名称：该组件在页面呈现给用户的名称，可以设置为中文，也可以设置为英文。

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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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协方差矩阵 概述 协方差，在概率论与统计学中用于衡量随机变量的联合变化程度。正态形式的协方差大小可以显示变量之间线性关系的强弱，如：皮尔逊相关系数。但是协方差的数值大小也取决于变量的大小。协方差矩阵是多个变量之间的协方差所构成的矩阵表示形式。方差是协方差的一种特殊形式。 输入 参数

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SDK功能矩阵 Java、Python、C、.NET、Node.js、Android SDK对OBS各接口的支持情况请参见表1。 iOS、PHP、Go、BrowserJS SDK对OBS各接口的支持情况请参见表2。 表1 OBS SDK功能矩阵1 接口类型 接口名 函数名/特性归属函数名

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DLI SDK功能矩阵 SDK开发指南指导您如何安装和配置开发环境、如何通过调用DLI SDK提供的接口函数进行二次开发。 Java、Python SDK功能矩阵请参见表1 表1 SDK功能矩阵 语言 功能 内容 Java OBS授权 介绍将OBS桶的操作权限授权给DLI的Java

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查询主机集群权限矩阵 功能介绍 根据主机集群id查询主机集群权限矩阵。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/host-groups/{group_id}/permissions 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 group_id 是 String

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从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 本章节基于餐厅销量预测场景，从零开始介绍如何制作销售销量训练及销售销量预测两个算链。 前提条件 已经创建一个基于ML Studio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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修改主机集群权限矩阵 功能介绍 根据主机集群id修改主机集群权限矩阵。 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v2/host-groups/{group_id}/permissions 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 group_id 是 String

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获取图像及传感器数据，初始化SLAM，准备相关环境。 实现AR导航和渲染3D内容。 依靠视觉定位，获取当前设备位置，以及请求导航路径，实现空间位置追踪导航；开发者基于SDK输出的图像数据、相机矩阵、路径信息，实现3D数字内容渲染。 父主题： WebARSDK使用手册

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渲染器的设置如下： this.renderer = new THREE.WebGLRenderer({ alpha: true, preserveDrawingBuffer: true, antialias: true }); this.renderer.autoClearColor =

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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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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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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原因分析 该机器在进行过某些Windows功能的启用或关闭后未进行重启。 处理方法 请重启机器。 must log in to complete the current configuration or the configuratio\r\nn in progress must be

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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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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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