行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl：Follow The Regularized Leader 适用于处理超大规模数据的，含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。

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决策树回归 概述 “决策树回归”节点用于产生回归模型。 决策树算法是递归地构建决策树的过程，用平方误差最小准则，进行特征选择，生成二叉树。平方误差计算公式如下： 其中是样本类标的均值，yi 是样本的标签，N 是样本数量。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe

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开局部署 本案例中云管理平台、AR的Web网管、CloudCampus APP等界面截图可能会与实际界面略有差异，但并不影响使用，实际操作请以实际界面为准。 创建站点 导入License激活码 配置AR接入Internet 配置AR注册上线 配置AR下挂的设备注册上线 父主题： 部署指导

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开局部署 开启SD-WAN服务 创建站点并添加设备 配置网络设计参数 配置WAN链路模板 配置站点接入WAN侧网络的链路 配置NTP 配置站点连接RR 邮件开局 确认开局成功 父主题： 部署指导

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开局部署 本案例中云管理平台、AR的Web网管、CloudCampus APP等界面截图可能会与实际界面略有差异，但并不影响使用，实际操作请以实际界面为准。 创建站点 导入License激活码 配置AR接入Internet 配置AR注册上线 配置AR下挂到的设备注册上线 父主题：

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开局部署 本案例中云管理平台、防火墙的Web网管、CloudCampus APP等界面截图可能会与实际界面略有差异，但并不影响使用，实际操作请以实际界面为准。 创建站点 导入License激活码 配置防火墙接入Internet并注册上线 配置防火墙下挂的设备注册上线 父主题： 部署指导

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添加权限集的权限 功能介绍 添加权限集的权限。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/security/permission-sets/{permission_set_id}/permissions 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型

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线性特征重要性 概述 用线性模型计算训练数据的特征重要性。 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 输出 特征的重要性和特征在线性模型中的weights，格式是dataFrame。

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开局部署 本案例中云管理平台、CloudCampus APP等界面截图可能会与实际界面略有差异，但并不影响使用，实际操作请以实际界面为准。 创建站点 导入License激活码 配置AP接入Internet并注册上线 父主题： 部署指导

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开局部署 本案例中云管理平台、AR的Web网管、CloudCampus APP等界面截图可能会与实际界面略有差异，但并不影响使用，实际操作请以实际界面为准。 创建站点 导入License激活码 配置AR接入Internet 配置AR注册上线 父主题： 部署指导

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开局部署 本案例中云管理平台、防火墙的Web网管、CloudCampus APP等界面截图可能会与实际界面略有差异，但并不影响使用，实际操作请以实际界面为准。 创建站点 导入License激活码 配置防火墙接入Internet并注册上线 配置防火墙下挂的设备注册上线 父主题： 部署指导

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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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low2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、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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AR开局部署 开启SD-WAN服务 创建站点并添加设备 配置网络设计参数 配置WAN链路模板 配置WAN链路数据 配置NTP 配置站点连接RR 邮件开局 确认开局成功 父主题： LANWAN融合-核心交换机+接入交换机+AP+随板AC+HubSpoke组网

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节点分割时，要求子节点必须包含的最少实例数，默认为1 min_info_gain - 节点是否分割要求的最小信息增益，默认为0.0 subsampling_rate - 学习每棵决策树用到的训练集的抽样比例，默认为1.0 loss_type - 损失函数类型，支持squared、absolute，默认为"squared"

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使用局部聚簇 局部聚簇（Partial Cluster Key）是列存下的一种技术。这种技术可以通过min/max稀疏索引较快的实现基表扫描的filter过滤。Partial Cluster Key可以指定多列，但是一般不建议超过2列。Partial Cluster Key的选取原则：

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使用局部聚簇 局部聚簇（Partial Cluster Key）是列存下的一种技术。这种技术可以通过min/max稀疏索引较快的实现基表扫描的filter过滤。Partial Cluster Key可以指定多列，但是一般不建议超过2列。Partial Cluster Key的选取原则：

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使用局部聚簇 局部聚簇（Partial Cluster Key）是列存下的一种技术。这种技术可以通过min/max稀疏索引较快的实现基表扫描的filter过滤。Partial Cluster Key可以指定多列，但是一般不建议超过2列。Partial Cluster Key的选取原则：

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使用局部聚簇 局部聚簇（Partial Cluster Key）是列存下的一种技术。这种技术可以通过min/max稀疏索引较快的实现基表扫描的filter过滤。Partial Cluster Key可以指定多列，但是一般不建议超过2列。Partial Cluster Key的选取原则：

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。 逻辑斯蒂回归-LR 逻辑斯蒂回归算法是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。逻辑斯蒂回归算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0,1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。单击查看逻辑斯蒂回归详情信息。 表1

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