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    机器学习文本特征 更多内容
  • 创建数据预处理作业

    假设您有如下数据集(只展示部分数据),由于数据不够完整,如job、gender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

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  • 使用自动学习实现文本分类

    使用自动学习实现文本分类 准备文本分类数据 创建文本分类项目 标注文本分类数据 训练文本分类模型 部署文本分类服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发

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  • 全局特征信息文件

    全局特征信息文件 在特征工程、在线模块,近线模块时都会用到该全局的特征信息文件。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。 表1 全局特征信息文件字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 user_features

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  • GS_OPT_MODEL

    ip地址。 port integer AiEngine端所侦听的端口号。 max_epoch integer 模型每次训练的迭代次数上限。 learning_rate real 模型训练的学习速率,推荐缺省值1。 dim_red real 模型特征维度降维系数。 hidden_units

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  • 特征工程简介

    特征工程:对数据进行特征处理操作的工程。 特征工程服务:将优质的特征工程发布成服务,用户可以直接调用该服务,对具备完全相同特征的数据进行特征处理。 特征工程任务:调用特征工程服务的过程。用户在调用特征工程服务的时候,需要基于特征工程服务新建任务。 特征工程管理页面 “特征工程”页面分为两个页签:特征处理工程和已发布服务。

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  • 文本

    了溢出滚动后,此配置项才生效 文本样式 字体:设置文本的字体。 字号:设置文本的字号。 文本间距:设置文本文本间距 颜色:设置文本的字体颜色。 字体粗细:设置文本的字体粗细。 对齐方式:设置文本的对齐方式,可以设置为左侧、右侧、水平居中。 行高:输入数值或拖动,调整文字的每一行之间的间距。

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  • 文本

    文本 文本是一种样式组件,可以为这个区域设置一个标题等类似文字,用户不会提交数据。文本和单行文本输入、多行文本输入、富文本呈现的效果,如图1所示。 图1 各文本组件效果呈现图 图2 拖拽文本组件到设计区并设置属性 状态:设置字段的状态,如普通和隐藏。 普通:设置为普通后,页面上该字段可正常显示,且可进行配置。

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  • 文本

    文本 词云 时间轴 通用表格 基础表格 趋势 搜索框 下拉选择框 日历组件 翻牌器 时间展示 时间翻牌器 里程碑 排行榜 天气 文本编辑 复选框 日期选择器 指标 标题 树状下拉框 多趋势 树状表格 高级表格 时间选择器 父主题: 组件介绍

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  • 大模型开发基本概念

    训练相关概念说明 概念名 说明 自监督学习 自监督学习(Self-Supervised Learning,简称SSL)是一种机器学习方法,它从未标记的数据中提取监督信号,属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习,从而生成有用的表示,可用于后续任务。它

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  • 文本

    文本 标题 文本 词云 时间器 表格轮播 数字翻牌器 跑马灯 轮播列表柱状图 键值表格 矩形树图 父主题: 组件指南

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  • 文本

    文本 文本是一种样式组件,可以为这个区域输入并显示多行文本内容。 在左侧组件区域,选择“文本”组件,并拖拽至设计区域,如图1所示。 图1 拖拽文本组件到设计区并设置属性 基础配置 内容设置:输入具体的文本内容。输入内容不得超过512个字符。 文本设置:设置文本内容的字体、大小和颜色等。

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  • 创建特征工程

    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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  • 创建特征工程

    6 JupyterLab预置的算子,主要包含数据处理、模型训练以及迁移学习能力。 7 算法工程操作编辑区域。算法工程操作的主文件为后缀名称是“ipynb”的文件。 新建算法工程 用户创建特征工程时,系统默认在特征工程中,为用户创建了同名的算法工程,如果需要在当前特征工程中,创建多个算法工程,可参考下述步骤操作。

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  • 查询全局特征配置

    请求失败时的错误码,请求成功时无此字段。 error_msg String 请求失败时的错误信息,请求成功时无此字段。 表4 global_features参数说明 参数名称 参数类型 说明 user_features List 用户特征列表。 item_features List 物品特征列表。 表5 user_features

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  • 查询全局特征配置

    请求失败时的错误码,请求成功时无此字段。 error_msg String 请求失败时的错误信息,请求成功时无此字段。 表4 global_features参数说明 参数名称 参数类型 说明 user_features List 用户特征列表。 item_features List 物品特征列表。 表5 user_features

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  • APP特征信息无效

    APP特征信息无效 整改通知: 您填写的APP公钥或MD5值为无效信息。 可能原因: 出现此情况,可能您填写的APP公钥或MD5值为无效字段。 整改建议: 请参考变更备案,填写新的APP公钥或MD5值,确保备案APP的特征信息与实际信息保持一致。 父主题: APP信息

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  • 文本

    自定义属性列表 > 展示溢出文本:允许文本超出组件的容器。 高级设置 在高级设置中,选择设置的文本内容,在出现的配置弹窗中,可进行是否加粗、是否倾斜、字号、字体、文本颜色、背景颜色、对齐方式等配置。 图3 编辑器中文本配置 另外,若需要在文本中设置变量,变量值来自文本组件数据桥接器中的配

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  • 文本

    溢出滚动:勾选后,如果文本溢出,会自动滚动播放。 滚动时间:输入数值或单击,设置文本滚动的时间。只有当勾选了溢出滚动后,此配置项才生效。 文本样式 分割符:设置文本的分割符。 字体:设置文本的字体。 字号:设置文本的字号。 文本间距:设置文本文本间距 颜色:设置文本的字体颜色。 字体粗细:设置文本的字体粗细。

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  • AI开发基本概念

    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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  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    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

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  • 附录

    附录 名词解释 基本概念、云服务简介、专有名词解释: 企业主机安全 HSS:是服务器贴身安全管家,通过资产管理、漏洞管理、基线检查、入侵检测、程序运行认证、文件完整性校验,安全运营、网页防篡改等功能,帮助企业更方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

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