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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北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法，如K-Means、随机森林、正态贝叶斯、支持向量机、期望最大EM等，实现遥感影像快速分类 图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译 图8

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AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法

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文本分类 由于模型训练过程需要大量有标签的数据，因此在模型训练之前需对没有标签的文本添加标签。您也可以对已标注文本进行修改、删除和重新标注。 针对文本分类场景，是对文本的内容按照标签进行分类处理，开始标注前，您需要了解： 文本标注支持多标签，即一个标注对象可添加多个标签。 标签名

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声音分类 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线 父主题： 自动学习（旧版）

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True 鉴权字段，内容格式为: Bearer +tokenByAKSK接口的返回值中AccessToken（Bearer后有空格） 4 x-UserId string False 操作员标识 可在登录后，进入员工管理页面，查看接口返回的userId 表2 请求体参数 序号 名称 参数类型

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单击“查询”，查看文档关联的分类。 单击“添加关联分类”，为文档关联新的分类。 勾选分类，单击“删除”，取消关联分类。 分类关联文档 在首页左侧导航栏，选择“功能地图 > 常用信息 > 分类关联文档管理”。 选择“分类码”，选择“分类”。 图2 添加关联文档 单击“查询”，查看分类关联的文档。 单击“添加关联文档”，为分类关联新的文档。

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文本分类 概述 文本分类通过TF-IDF和多项式朴素贝叶斯进行文本分类，以原始文本和标签作为输入，输出文本分类模型。 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。如果文本

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表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 id 是 Integer 视频分类ID 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 否 String 用户Token，使用Token鉴权方式时必选。 通过调用IAM服务获取用户

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，可帮助开发者快速构建具有实用价值的机器学习应用。 MLS为AI开发者提供可视化的操作界面来编排机器学习模型的训练、评估和预测的过程，无缝衔接数据分析和预测应用，为用户的数据挖掘分析业务提供易用、高效、高性能的工具。 了解概念 算子 在MLS中，算子是一种基本功能单元，以ipyn

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Service，IMS）， 云审计 服务（Cloud Trace Service， CTS ）等。 OBS可以作为其他云服务的数据分析学习的数据源，例如MapReduce服务 （MapReduce Service， MRS ），机器学习服务 （Machine Learning Service，MLS）等。

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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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训练分类器 确定模板图片的参照字段和识别区后，多模板分类工作流在模板数量较多，或版式相似度较高的情况下，建议针对不同的模板上传对应的训练集数据，用于训练模板分类模型，使服务能够精准地分类多个模板图片，然后对多个模板图片进行 文字识别 和结构化提取。 前提条件 已在文字识别套件控制台选

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声音分类 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线 父主题： 自动学习（新版）

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查询分类与属性 操作场景 查看系统已创建的分类和属性信息。 查询分类信息 在首页左侧导航栏，选择“功能地图 > 常用信息 > 分类&属性查询工具”，进入查询工具页面。 选择“分类信息查询”，输入需要查询内容。 可输入分类码、分类中文名称、分类英文名称进行搜索查询。 单击“查询”。

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00014040", "error_msg" : "Not request resource found" } 状态码： 500 { "error_code" : "EG.00015000", "error_msg" : "Internal Server Error" } 状态码

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节点分割时考虑用到的特征列的策略，支持auto、all、onethird、sqrt、log2、n，默认为"all" subsampling_rate - 学习每棵决策树用到的训练集的比例，默认为1.0 seed - 随机数种子，默认为0 样例 inputs = { "dataframe":

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Number 分类创建时间。 update_time 否 Number 分类更新时间。 update_user 否 String 分类更新者。 guid 否 String 分类的guid标志。 响应参数 状态码： 400 表5 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code

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查询所有句子分类 场景描述 查询所有句子分类的接口。 接口方法 POST 接口URI https:// 域名 /apiaccess/C CS QM/rest/ccisqm/v1/sentencemanage/querySentenceCategory，例如域名是service.besclouds

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SFS授权项分类 查询API版本 权限 对应API接口 授权项 IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 查询API版本（OpenStack原生） GET / - × × 查询API版本（OpenStack原生） GET /{api_version}/

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parent_id Integer 父分类ID。 一级分类父ID为0。 id Integer 媒资分类ID。 level Integer 媒资分类层级。 取值如下： 1：一级分类层级。 2：二级分类层级。 3：三级分类层级。 projectId String 项目ID。 状态码： 400 表5

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