声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计，还提供了“自动学习白盒化”的能力，开放模型参数，实现模板化开发。很多资深的开发者说，希望有一款工具，可以自动生成模型

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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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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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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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当前模型工程所有逻辑模型图中的逻辑元素。 逻辑元素定义：“工程设置>元素构造型”下，绑定到4+1视图：逻辑模型的基础构造型与自定义构造型元素以及逻辑模型架构方案配置的构造型。 包括：在逻辑模型图上创建出来的逻辑元素，引用到逻辑模型中的逻辑元素（包含关联空间中的引用的逻辑元素）。 如何检查

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逻辑场景 创建逻辑场景 在左侧菜单栏中单击“仿真服务 > 场景管理”。 选择“逻辑场景”页签，单击“新增逻辑场景”。 图1 新增逻辑场景 逻辑场景名称：只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线、点，且不支持以点结尾，不得超过256个字符。 描述（非必填）：简单描述场景。 添加场景标签，标签数量不超过50个。

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逻辑复制 逻辑解码

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数据集分割连线随机森林回归 右键单击随机森林回归算子，选择“设置参数”，在滑出的参数设置窗口填写标签列为“revenue”，如图7所示。 图7 随机森立回归参数设置 如图8所示，随机森林回归连线模型应用，随机森林回归算子输出pipeline_model传入模型应用算子, 作为模型应用算子的输入模型。

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逻辑操作 逻辑操作符有AND（与）、OR（或）、NOT（非），SQL使用三值的布尔逻辑（TRUE，FALSE，NULL）。 NULL为“未知”。 逻辑表达式的运算规则如下： 表1 AND（与）、OR（或） a b a AND b a OR b TRUE TRUE TRUE TRUE

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逻辑解码 逻辑解码概述 逻辑解码选项 使用SQL函数接口进行逻辑解码 使用流式解码实现数据逻辑复制 父主题： 逻辑复制

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逻辑解码 逻辑解码概述 使用SQL函数接口进行逻辑解码 父主题： 逻辑复制

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逻辑集群 GS_271180008 错误码： database locale is incompatible with operating system. 解决方案：使用其他语言环境重新创建数据库或安装缺失的语言环境。 level： FATAL

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逻辑复制 GS_152150028 错误码： permission denied to change owner of publication %s. 解决方案：FOR ALL TABLES发布的owner必须是超级用户。 level： ERROR GS_152150029 错误码：

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范步骤为准。 创建0层逻辑模型图。 工程初始化创建时会在“逻辑视图>逻辑模型”包目录下默认创建一个逻辑模型图，可当作0层逻辑模型，如果是非初始化结构建目录 ，则选择要创建图的包节点 ，单击包后的菜单，选择“新建图”。 图类型选择“4+1视图>逻辑视图>逻辑模型”，输入图名称，单击保存即可。

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逻辑函数 表1 逻辑函数 SQL函数 返回类型 描述 boolean1 OR boolean2 BOOLEAN 如果 boolean1 为 TRUE 或 boolean2 为 TRUE 返回 TRUE。支持三值逻辑。 例如 true || Null(BOOLEAN) 返回 TRUE。

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逻辑复制 逻辑解码

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逻辑解码 逻辑解码概述 逻辑解码选项 使用SQL函数接口进行逻辑解码 使用流式解码实现数据逻辑复制 父主题： 逻辑复制

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逻辑复制 逻辑解码 使用逻辑复制工具复制数据

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想选择。 机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中， FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计最匹配的硬件电路，满足机器学习中海量计算和

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HistoryBehaviorMemory 人工录入生成候选集 ManualInput sorting 逻辑斯蒂回归 LR 因子分解机 FM 域感知因子分解机 FFM 深度网络因子分解机 DEEPFM 核函数特征交互神经网络 PIN 特定行为热度推荐 表2 SpecificBehavior参数说明 参数名称

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作业名称，最大长度128 最小长度：0 最大长度：128 job_type String 作业类型。作业类型:SQL.联合SQL分析,HFL.横向联邦学习,VFL.纵向联邦学习,PREDICT.预测 枚举值： SQL HFL VFL PREDICT creatorName String 创建人名称，最大值128

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