数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 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

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神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足，一味地增加数据，训练效果并不明显。

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数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 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

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创建模型微调流水线 模型微调是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程，适用于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景。这是通过在与任务相关的数据集上训练模型完成，所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中，微调用于改进预训练模型的性能。 前提条件 已订购大模型

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default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001，10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch, 会根据验证精度情况自动调整学习率，并当精度没有明显提升时，训练停止")),

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定位类中的方法 一个搜索查询class:vet AND method:test匹配所有名称中带有test的方法，并且属于名称中带有vet的类。 一个搜索查询class:test AND (method:upd OR method:del)匹配所有名称中带有upd或del的方法，并且属于名称中带有test的类。

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职业认证考试的学习方法 华为云职业认证 提供在线学习/导师面授+在线测试+真实环境实践，理论与实践结合的学习模式，帮助您轻松通过认证。 您可以通过如下途径进行职业认证的学习： 进入华为云开发者学堂职业认证，按照页面指引在线学习认证课程。 在HALP处报名认证培训课程，由专业导师进行面授培训。

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域感知因子分解机是因子分解机的改进版本，因子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

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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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卡方拟合性检验 卡方拟合检验目前仅支持在ML Studio镜像内运行，不支持发布到dli。 概述 卡方拟合检验，即卡方拟合优度检验。对每个类别中的实测频率和期望频率进行比较，以检验是否所有类别包含相同比例的值，或检验是否每个类别包含用户指定比例的值。 输入 参数 子参数 参数说明

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CCE集群版本为处于维护的版本 cce 确保CCE集群版本为处于维护中的版本。 CCE集群版本为停止维护的版本，视为“不合规” 为了保证您的服务权益，建议尽快升级到最新的商用版本。集群升级流程包括升级前检查、备份、升级和升级后验证几个步骤，具体操作流程可见CCE服务说明文档的升级概述。 c

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定是否为HSS预置的诱饵文件。 诱饵文件不会对您的业务产生影响，也不存在任何的恶意行为，若将诱饵文件删除，HSS将无法诱捕新型未知的勒索病毒。 创建Linux防护策略完成后，智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为，对绕过诱饵文件的勒索病毒进行告警。 Windows防护勒索

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如何防止Cloud Shell的Session断开 如果需要长时间运行某一个任务，为避免在期间连接断开导致任务失败，可通过使用screen命令使得任务在远程终端窗口运行。 如果镜像中未安装screen，则执行“apt-get install screen”安装。 创建screen终端。

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DELETE方法的代理 功能介绍 北向NA调用南向第三方应用的DELETE方法时使用 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v2/{proj

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PUT方法的代理 功能介绍 北向NA调用南向第三方应用的PUT方法时使用 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI PUT /v2/{project_id}/e

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POST方法的代理 功能介绍 北向NA调用南向第三方应用的POST方法时使用 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id

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GET方法的代理 功能介绍 北向NA调用南向第三方应用的GET方法时使用 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/e

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PATCH方法的代理 功能介绍 北向NA调用南向第三方应用的PATCH方法时使用 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI PATCH /v2/{project

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拖拽创建节点 在画布中，鼠标移至算子节点，从右侧输出端口，如图3所示，拖动连线至下一个算子节点，鼠标尽量放置至如图4 连线结束位置所示红框位置。 图3 从输出端口移动至下一节点 图4 连线结束位置 进行算子连线。 算子之间具有数据的流入流出关系，如果源算子与目标算子的输出输入端口数量都为1，则直接连线，如图4所示。

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验证集的比例对于机器学习模型的性能评估非常重要。如果验证集的比例过小，可能导致模型在验证集上表现不够稳定，无法准确评估模型的性能。如果验证集的比例过大，可能会导致训练集的样本量不足，影响模型的训练效果。因此，在选择验证集的比例时，需要根据具体情况进行调整，以保证模型的性能评估和训练效果的准确性。

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flow_name 是 String 关联在线服务的其中一个在线流程的名称。流式训练作业所需的行为参数、模型文件路径、数据预处理信息等参数会从指定的在线服务的在线流程中获取。 online_training_config 是 JSON 请参见表12，平台参数。 bad_record_log 否

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