AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    机器学习线性分类 更多内容
  • 线性支持向量机分类

    并通过以下决策函数对新样本预测出类别标签。 多分类 通过one-vs-the-rest策略实现多分类任务。训练时依次把某个类别的样本归为一类,其他剩余的样本归为另一类,转化为k个二分类问题,构造出了k个二分类SVM分类器。分类时将未知样本分类为具有最大分类函数值的那一类。 输入 参数 子参数

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  • 机器学习端到端场景

    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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  • 线性回归

    是否对特征进行正则化,默认为True solver - 优化时采用的处理算法,支持l-bfgs、normal、auto,默认为"auto" aggregation_depth - 聚合深度,默认为2 loss - 损失函数类型,支持squaredError、huber,默认为"squaredError" epsilon

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  • 华为人工智能工程师培训

    low2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法,机器学习分类、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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  • 使用MLS预置算链进行机器学习建模

    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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  • FM算法

    task FM算法的训练模式(分类、回归) binary_classification dim 使用英文逗号(,)分隔的三个整数,分别表示0次项、线性项及二次项的长度。 1,1,8 num_epochs 迭代数。 100 learn_rate 学习率。 0.01 param_lambda

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  • 分类

    分类 添加节点 编辑节点 管理属性 布局属性 生效节点 失效节点 删除节点 父主题: 数据模型管理

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  • 分类

    分类 决策树分类 梯度提升树分类 LightGBM分类 线性支持向量机分类 逻辑回归分类 多层感知机分类 朴素贝叶斯分类 随机森林分类 FM算法 GBDT PMML模型预测 多层感知机分类(pytorch) 多层感知机预测(PyTorch) 父主题: 模型工程

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  • 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

    I技术显然可以为此贡献一份力量。 该案例介绍了华为云一站式开发平台ModelArts的自动学习功能实现的常见生活垃圾分类,让您不用编写代码也可以实现生活垃圾分类。 本案例只适用于新版自动学习功能。 步骤1:准备工作 注册华为账号 并开通华为云、实名认证 注册华为账号并开通华为云 进行实名认证

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  • 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

    I技术显然可以为此贡献一份力量。 该案例介绍了华为云一站式开发平台ModelArts的自动学习功能实现的常见生活垃圾分类,让您不用编写代码也可以实现生活垃圾分类。 本案例只适用于新版自动学习功能。 步骤1:准备工作 注册华为账号并开通华为云、实名认证 注册华为账号并开通华为云 进行实名认证

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  • 最新动态

    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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  • 提交排序任务API

    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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  • 异常检测

    Tree最大高度。 12 seed 否 算法使用的随机种子值。 4010 numClusters 否 分类数,默认包含异常和非异常两类。 2 dataViewMode 否 算法学习模式。 history:学习所有历史数据。 horizon:仅考虑最近一段时间历史数据,默认为4个窗口。 history

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  • 文章分类

    文章分类 管理文章的分类,管理员可添加、编辑、删除文章分类。 在“知识”下拉菜单选择“知识”,进入 知识管理 界面。 单击“公告”>“文章分类”,单击“添加分类”。输入内容后单击“确定”,完成添加。 单击“添加子分类”,还可添加二级分类,更好管理企业知识内容。 父主题: 公告

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  • 问答分类

    问答分类 管理问答的分类,管理员可添加、编辑、删除问答分类。 在“知识”下拉菜单选择“知识”,进入知识管理界面。单击“问答”> “分类”。可添加二级子分类。 父主题: 问答

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  • LightGBM分类

    multiclassova,默认为"binary" max_depth - 树的最大深度,默认为-1 num_iteration - 迭代次数,默认为100 learning_rate - 学习率,默认为0.1 num_leaves - 叶子数目,默认为31 max_bin - 最大分箱数,默认为255

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  • 分类设置

    分类设置 视频点播支持对上传的音视频文件进行分类,方便快速按分类进行音视频搜索。除了在控制台进行分类管理,您还可以通过API实现分类信息管理,具体请参见媒资分类接口。 使用限制 最多支持添加128个分类。 最多支持创建3级子类。 若未设置分类,上传的音视频默认归类在“其它”分类中。

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  • 分类&映射

    分类&映射 查看已有分类映射 创建/复制/编辑分类映射 管理分类映射 父主题: 运营对象管理

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  • 指标分类

    指标分类 主机OS指标 AOM主机OS指标详情请参考指标总览 SAP系统指标 SAP系统指标分为SAP HANA指标、SAP NetWeaver ABAP与Java应用指标,详情请参考表1、表2: 表1 SAP HANA指标 指标组 指标名 指标含义 单位 database_version

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  • 资源分类

    资源分类 管理员可以在此进行资源分类的设置,该分类贯穿企业大学学习、考试、测评、调研等不同使用场景,将企业的知识储备按一定依据(如:业务类型或职能等)划分为不同的类目以便于管理。学员可以通过资源分类快速筛选感兴趣的内容自行学习。 入口展示 图1 入口展示 新建资源分类 操作路径:

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  • 数据分类

    选择“数据安全 > 数据分类”,在“分类规则”页签中,单击“新建”。 系统弹出“新建分类”对话框,填写相关配置,完成创建分类规则。支持按模板创建(内置)规则和自定义规则两种方式。 图1 配置分类规则 表1 配置分类规则参数说明 配置 说明 分类类型 即规则所属分类,支持内置(按模板添加)和自定义添加。

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