个性化配置 匹配特征对 匹配用户和物品特征，以便于筛选出该用户相关联的物品进行推荐。 用户特征名：从下拉框中选择目标用户特征用于和物品特征进行匹配。 物品特征名：从下拉框中选择目标物品特征用于匹配用户特征，更好的做出推荐。 权重：取值为0.01-1。权重越高，该匹配特征所被优先推荐的概率越高。

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无所遁形。 数据库安全服务DBSS：是一个智能的数据库安全服务，基于机器学习机制和大数据分析技术，提供数据库审计，SQL注入攻击检测，风险操作识别等功能，保障云上数据库安全。 云堡垒机CBH ：提供主机管理、权限控制、运维审计、安全合规等功能，支持Chrome等主流浏览器随时随地远程运维，保障运维安全高效。

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。 图5 特征工程服务 单击“Publish”，将特征工程发布成服务。 发布成功后，会弹出成功提示框，单击“OK”。 在菜单栏中，单击“特征工程”，进入“特征工程管理”界面。 单击“已发布服务”页签，查看特征工程服务，如图6所示。 图6 特征工程服务 单击特征工程服务行对应“操作”列的图标。

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行为表。 全局特征信息文件 用户在使用特征工程之前，需要提供一份全局的特征信息文件，后续的特征工程、在线模块都会用到该文件。 文件数据信息请参见全局特征信息文件。 当上传的数据中的特征有变化时，用户需要同步更新该文件。该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、特征值类型。 保留已有宽表

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"failure": [] } 状态码 状态码 描述 200 successful operation. 400 Bad Request. 500 Internal Server Error. 错误码 请参见错误码。 父主题： 特征管理

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离散特征分析 概述 离散值特征分析通过每个离散特征的gini，entropy，gini gain，information gain，information gain ratio等和每个离散值对应的gini，entropy指标，方便对离散特征进行理解。 输入 参数 子参数 参数说明

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特征异常检测 概述 特征异常检测的方法包括箱型图（Box-plot）和AVF（Attribute Value Frequency） 箱型图用于检测连续值类特征的数据，根据四分位数检测异常特征。 AVF用于检测枚举值类特征的数据，根据枚举特征的取值频率及阈值检测异常特征。 箱型图异常检测

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分解机每个特征对其他域的隐向量都一致，而域感知因子分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

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整，如job、sex等字段均存在一定程度的缺失。为了不让机器理解形成偏差、以达到机器学习的使用标准，需要基于对数据的理解，对数据进行特征预处理。例如： job字段是多类别的变量，其值0、1、2实际没有大小之分，一般会将该特征转换成向量，如值为0用向量[1, 0, 0]表示，1用向量[0

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安全服务 本章节主要介绍Anti-DDoS流量清洗、 Web应用防火墙 和云 堡垒机 的概念，让您更好的了解这些安全服务。 Anti-DDoS流量清洗 Anti-DDoS流量清洗（Anti-DDoS Service）是通过专业的防DDoS设备来为客户互联网应用提供精细化的抵御DDoS攻击能力（包括CC、SYN

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服务指标及其维度 服务指标是由实例指标汇聚而来的，其指标维度与实例指标维度相同，详见实例指标及其维度。 父主题： 指标总览

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轻量化部署，一键扫描 依托于华为乾坤安全云服务，将扫描引擎部署在云端，客户侧无需安装任务软件。 扫描配置简单，一键扫描，简单易用。 精准修复优先级推荐， 识别真实风险 基于华为威胁信息库和机器学习智能评估技术，计算漏洞风险评分—漏洞优先级评级VPR。 漏洞评分越高，风险越高，客户需要优先修复。 边界漏洞免疫，缓解漏洞风险

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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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固定阈值 动态阈值会通过训练历史数据，实现对数据特征的学习，构建数据的模型。并利用模型来预测数据的趋势走向。如图2黄色部分，实际值和预测值相差过大，认为数据异常。 图2 动态阈值 异常检测的能力是基于指标仓库、MPPDB数据库及异常检测服务所构建的。指标仓库定义了数据的来源和数据的计

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固定阈值 动态阈值会通过训练历史数据，实现对数据特征的学习，构建数据的模型。并利用模型来预测数据的趋势走向。如图2黄色部分，实际值和预测值相差过大，认为异常。 图2 动态阈值 异常检测的能力是基于指标仓库，MPPDB数据库及异常检测服务所构建的。指标仓库定义了数据的来源和数据的计算

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固定阈值 动态阈值会通过训练历史数据，实现对数据特征的学习，构建数据的模型。并利用模型来预测数据的趋势走向。如图2黄色部分，实际值和预测值相差过大，认为数据异常。 图2 动态阈值 异常检测的能力是基于指标仓库、MPPDB数据库及异常检测服务所构建的。指标仓库定义了数据的来源和数据的计

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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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便地管理主机安全风险，实时发现黑客入侵行为，以及满足等保合规要求。 Web应用防火墙 WAF：对网站业务流量进行多维度检测和防护，结合深度机器学习智能识别恶意请求特征和防御未知威胁，全面避免网站被黑客恶意攻击和入侵。 SSL证书 SCM：是华为联合全球知名数字证书服务机构，为您提

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常事务智能分析给出可能原因。 业务实现 APM提供故障智能诊断能力，基于机器学习算法自动检测应用故障。当事务出现异常时，通过智能算法学习历史指标数据，多维度关联分析异常指标，提取业务正常与异常时上下文数据特征，如资源、参数、调用结构，通过聚类分析找到问题根因。APM可以统计历史上

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创建特征工程 用户可以在“数据集详情”页面基于数据集实例新建特征工程，对数据集执行特征操作；也可以在“特征工程管理”页面新建特征工程。我们以在“特征工程管理”页面创建特征工程为例，操作步骤如下。 单击“特征工程管理”页面的。 弹出“特征处理”对话框。如图1所示。 图1 创建特征工程

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