聚类 二分k均值 高斯混合模型 k均值 父主题： 模型工程

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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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distance_threshold)：加入当前数据点后，所有分类对应的所有数据点。 聚类算法可以应用在无界流中。 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 field_names 是 数据在数据流中的字段名，多字段以逗号隔开。例如ARRAY[a, b, c]。 distance_threshold

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聚类评估 概述 对聚类模型预测的结果数据集进行评估。 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 聚类的评估指标：轮廓系数silhouette等 参数说明 参数 子参数

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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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distance_threshold)：加入当前数据点后，所有分类对应的所有数据点。 聚类算法可以应用在无界流中。 参数说明 表1 参数说明 参数 是否必选 说明 field_names 是 数据在数据流中的字段名，多字段以逗号隔开。例如ARRAY[a, b, c]。 distance_threshold

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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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描述 project_id 是 String 项目ID，您可以从获取项目ID中获取。 最小长度：1 最大长度：128 eihealth_project_id 是 String 平台项目ID。 最小长度：1 最大长度：128 job_id 是 String 作业id。 最小长度：1 最大长度：128

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旗舰版 适用于对机器人答准率有高要求，数据样本大的场景，包括以下功能模块： 包含“专业版”功能，以及以下功能。 深度学习模型训练 如何修改机器人规格 登录CBS控制台。 在智能问答机器人列表中，选择“操作”列的“规格修改”。 图1 规格修改 依据使用需求修改机器人的规格。 图2 修改问答机器人规格

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单击任务链接，查看聚类问题分析。 您可以单击频次，根据问题出现的次数进行排序。 单击问题链接，查看该问题是否需要作为语料添加到意图中。 您可以单击“创建新一般意图”或“添加到已有意图”，将该问题内容作为语料补充到系统中。 单击问题后的，为问题设置状态，例如“设置为已标注”。 聚类任务中所有

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聚类系数（cluster_coefficient）(1.0.0) 表1 response_data参数说明 参数 类型 说明 cluster_coefficient Double 聚类系数。 statistics Boolean 是否仅返回全图平局聚类系数，默认为true。 父主题：

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什么是对话机器人服务 对话机器人服务（Conversational Bot Service） 是一款基于人工智能技术，针对企业应用场景开发的云服务，主要提供智能问答机器人功能。智能问答机器人旨在帮助企业快速构建，发布和管理基于知识库的智能问答机器人系统。 对话机器人服务包含以下子服务：

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聚类系数算法（cluster_coefficient） 功能介绍 根据输入参数，执行cluster_coefficient算法。 聚类系数算法（cluster_coefficient）用于计算图中节点的聚集程度。 URI POST /ges/v1.0/{project_id}/h

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策略管理列表说明 参数 参数说明 策略名称 创建的智能学习策略的策略名称。 已生效服务器 应用该智能学习策略的服务器数量。 学习中服务器 学习该策略的服务器数量。 可信进程数 智能学习策略生效后，HSS会自动识别您服务器中进程的可信进程，并统计可信进程的数量。 监控文件路径 监控的文件的路径，

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量的规划（例如：某活动的准备过程中，需要为每个应用准备多少台机器）也变得更加困难。 业务实现 APM提供大型分布式应用异常诊断能力，当应用出现崩溃或请求失败时，通过应用拓扑+调用链下钻能力分钟级完成问题定位。 可视化拓扑：应用拓扑自发现，异常应用实例无处躲藏。 调用链追踪：发现异

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应用进程数据。 图4 添加白名单策略学习服务器 单击“确认”，完成白名单策略学习服务器的添加。 在学习服务器列表中，您可以查看学习服务器的“服务名称”、“IP地址”和“系统”。 您可以根据需要新增或者删除添加的学习服务器。 单击“创建并学习”，完成白名单策略的创建。 创建的白名单

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从左侧资产浏览界面拖拽预置算子或自定义算子至右侧算链编辑界面，如图2所示，则创建算子成功。 图2 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。

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量的规划（例如促销活动的准备过程中，需要为每个应用准备多少台机器）也变得更加困难。 业务实现 APM提供大型分布式应用异常诊断能力，当应用出现崩溃或请求失败时，通过应用拓扑+调用链下钻能力分钟级完成问题定位。 可视化拓扑：应用拓扑自发现，异常应用实例无处躲藏。 调用链追踪：拓扑图

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传统的测试设计和执行交互模式，需要人工理解设计文档、编排测试方案、测试自动化开发，这要求参与者熟知产品或服务业务、接口文档，熟练掌握测试技术、测试自动化框架、测试自动化代码编写。 智能算法加持下ATGen人机交互模式：在测试过程中，机器自主解析文档和数据，自动生成API场景级操作依赖ODG（Operation

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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适用于人工智能与机器学习场景的合规实践 该示例模板中对应的合规规则的说明和修复项指导如下表所示： 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 说明指导 规则描述 修复项指导 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护的版本

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