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。

查看更多 →

聚类 二分k均值 高斯混合模型 k均值 父主题： 模型工程

查看更多 →

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")),

查看更多 →

实时聚类 聚类算法是非监督算法中非常典型的一类算法，经典的K-Means算法通过提前确定类别数目，计算数据点之间的距离来分类。对于离线静态数据集，我们可以依赖领域中知识来确定类别数目，运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据，数据是在不断变化和演进，

查看更多 →

实时聚类 聚类算法是非监督算法中非常典型的一类算法，经典的K-Means算法通过提前确定类别数目，计算数据点之间的距离来分类。对于离线静态数据集，我们可以依赖领域中知识来确定类别数目，运行K-Means算法可以取得比较好的聚类效果。但是对于在线实时流数据，数据是在不断变化和演进，

查看更多 →

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

查看更多 →

处理问题聚类任务 配置人员可周期性的对指定时间段内的会话做问题聚类分析，将该时间段内用户的问题及其出现频率统计出来，供配置人员做语料分析。 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>语义理解服务”，进入语义理解服务页面。 选择“检查训练 > 问题聚类任务”。单击“启动聚类任务”，填写

查看更多 →

库，对异常事务智能分析给出可能原因。 业务实现 APM提供故障智能诊断能力，基于机器学习算法自动检测应用故障。当URL跟踪出现异常时，通过智能算法学习历史指标数据，多维度关联分析异常指标，提取业务正常与异常时上下文数据特征，如资源、参数、调用结构，通过聚类分析找到问题根因。

查看更多 →

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：

查看更多 →

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。

查看更多 →

分析关联指标和告警数据，自动完成故障根因分析；如何基于历史数据学习与运维经验库，对异常事务智能分析给出可能原因。 业务实现 APM提供故障智能诊断能力，基于机器学习算法自动检测应用故障。当事务出现异常时，通过智能算法学习历史指标数据，多维度关联分析异常指标，提取业务正常与异常时上

查看更多 →

业务实现：APM支持全链路拓扑、调用链追踪、事务分析功能。 业务拓展： AOM（应用运维管理）实时监控应用运维指标，APM通过拓扑、调用链等快速诊断应用性能异常。 通过APM找到性能瓶颈后，CPTS（云性能测试服务）关联分析生成性能报表。 通过智能算法学习历史指标数据，APM多维度关联分析异常指标，提取业务正

查看更多 →

参数类型 描述 method 是 String 聚类方法,当前仅支持hiq_mc。 最小长度：1 最大长度：20 file 是 String 分子聚类源数据。 最小长度：1 最大长度：2000 output_dir 是 String 分子聚类输出结果。 最小长度：1 最大长度：1200

查看更多 →

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

查看更多 →

单类别等。 创建工作日历模板 添加数据表 添加领域 一个领域可以理解为一个独立的任务型机器人，负责对一组意图模板进行识别、回复。 添加实体 实体可以理解为一个变量，参数，可被用于配置任务型机器人的多轮对话来识别具体的用户目的，也可以用于暂存接口中的参数值，方便后续计算使用。例如在

查看更多 →

的日志进行查询与分析。 商用 日志结构化 2019年10月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 支持通过DIS转储日志到EI服务。 DIS提供日志存储能力外，还提供丰富的大数据分析能力，可以将大量日志文件传输到云端做备份，进行离线分析、存储查询及机器学习，还能用于数据丢

查看更多 →

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：

查看更多 →

在输出结果页面左上角单击“聚类分析”后，系统开始进行分析，同时显示“聚类分析中”。 图5 聚类分析 待聚类分析完成后，单击“查看聚类结果”。进入聚类结果页。 图6 查看聚类结果 在聚类结果页面，可以查看每个聚类的分子数量等信息。 单击某个聚类的操作列的“查看详情”，即可进入聚类详情页面，聚类详情页支

查看更多 →

可信联邦学习作业是可信智能计算服务提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情况，联合多个参与者的具有相同特征的多行样本进行联邦机器学习，联合建模。

查看更多 →

在输出结果页面左上角单击“聚类分析”后，系统开始进行分析，同时显示“聚类分析中”。 待聚类分析完成后，单击“查看聚类结果”。进入聚类结果页。 在聚类结果页面，可以查看每个聚类的分子数量等信息。 图14 查看聚类结果 单击某个聚类的操作列的“查看详情”，即可进入聚类详情页面，聚类详情页支持以卡

查看更多 →

，可帮助开发者快速构建具有实用价值的机器学习应用。 MLS为AI开发者提供可视化的操作界面来编排机器学习模型的训练、评估和预测的过程，无缝衔接数据分析和预测应用，为用户的数据挖掘分析业务提供易用、高效、高性能的工具。 了解概念 算子 在MLS中，算子是一种基本功能单元，以ipyn

查看更多 →