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。 回归 回归反映的是数据属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射

查看更多 →

说明 二维切割方形件 满足客户多样化的约束场景和策略选择，为用户提供高利用率、高产能的切割方案 二维切割异形件 求解器 为用户提供线性规划和混合整数线性规划问题的求解服务。

查看更多 →

包年/包月、按需计费 总费用随着实例数量线性增加。 购买时长 包周期模式下购买云手机实例的时长。 包年/包月 总费用随着购买时长的增加线性增加。 如：包2个月的费用是包1个月的2倍。 使用时长 按需模式下实际使用云手机实例的时长。 按需计费 总费用随着使用时长的增加线性增加。 计费示例 以包年/

查看更多 →

resource_size、size_measure_id如何填写 询价线性产品时，resource_size、size_measure_id两个参数为必填。线性产品为包括硬盘，带宽等在订购时需要指定大小的产品。如您分辨不出产品是否线性，可咨询对应的云服务产品部。 两者需搭配使用，resour

查看更多 →

resource_size、size_measure_id如何填写 询价线性产品时，resource_size、size_measure_id两个参数为必填。线性产品为包括硬盘，带宽等在订购时需要指定大小的产品。如您分辨不出产品是否线性，可咨询对应的云服务产品部。 两者需搭配使用，resour

查看更多 →

。 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

查看更多 →

查看模型结果文件的保存位置 前往工作节点上步骤1展示的路径，下载模型文件。由于Logistic Regression模型本质上还是线性模型，因此模型文件result_10为该线性模型的系数加上偏置项。 图2 查看模型结果文件 本地利用测试集评估模型。可以采用如下脚本，会打印出模型在测试集上的准确率和AUC两个指标。

查看更多 →

5万变量50万非零元规模的问题，平均求解时间在10分钟内 支持问题类型 支持求解大规模线性问题、二次型问题和混合整数线性问题。 需具备对多种算法模型的兼容性，以满足行业多样化业务场景的要求，支持线性、非线性、混合整数、二次约束规划等算法模型的建模和求解 支持算法 支持优先级和权重的控制

查看更多 →

和渐变方向等。 渐变类型：设置渐变的类型，如线性渐变、径向渐变和自定义输入。 渐变方向：设置颜色的渐变方向，如向上、向下、向右等。“渐变类型”设置为“线性渐变”时，才需要设置此参数。 颜色1：自定义渐变颜色1。“渐变类型”设置为“线性渐变”或“径向渐变”时，才需要设置此参数。 颜

查看更多 →

联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

查看更多 →

5万变量50万非零元规模的问题，平均求解时间在10分钟内 支持问题类型 支持求解大规模线性问题、二次型问题和混合整数线性问题。 需具备对多种算法模型的兼容性，以满足行业多样化业务场景的要求，支持线性、非线性、混合整数、二次约束规划等算法模型的建模和求解 支持算法 支持优先级和权重的控制

查看更多 →

ValueRange object 区间上下限，仅回归型存在。 description String 模型描述信息。 表7 ValueRange 参数 参数类型 描述 lower Float 区间下限，仅回归型存在。 upper Float 区间上限，仅回归型存在。 表8 FailedReasonRecord

查看更多 →

最大长度：64 产品的单价单位。 线性产品的单价单位为“元/{线性单位}/月”或“元/{线性单位}/小时”等。 非线性产品的单价单位为“元/月”或“元/小时”等。 说明： “线性单位”为线性产品（即订购时需要指定大小的产品）的大小的单位，比如硬盘的线性单位为GB，带宽的线性单位为Mbps。 official_amount

查看更多 →

在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“FiBiNET”三种算法类型，XGBoost支持“分类”和“回归”两种任务类型。 图2 新建作业 在弹出的界面进行数据选择，选择两方数据集作为整个作业的数据集，必须选择

查看更多 →

2024年1月1日之前，资源包成本在生失效时间内线性分摊，同包年/包月费用分摊规则。 2024年1月1日0点之后，新生效或仍在生效的部分服务资源包，在24年之后的成本将按照实际使用情况进行成本分摊，不在支持范围的服务资源包仍采用线性分摊逻辑。 按实际使用情况进行成本分摊的规则：分

查看更多 →

单击新建文件夹，创建名称为input和output的文件夹 图17 选择input文件夹作为下载路径 准备自己需要训练的算法。可在AI Gallery社区内订阅算法，以线性回归-LinearRegression为例。 图18 订阅算法 等待数据集下载完成后，即可创建训练作业。 图19 创建训练作业 图20 选择订阅的自动学习算法-预测分析

查看更多 →

1级 基本功能验证，可用于继承特性的基本功能验证、迭代验收前的基本功能验证等，占比20%左右。 3 2级 重要特性验证，可用于测试版本（非回归版本）中功能测试，占比60%左右。 4 3级 一般功能/非重要功能验证，包括对基本/重要功能的异常测试，占比10%～15%左右。 5 4级

查看更多 →

创建并提交。 步骤二：根因定位与排期修复 开发人员接到问题单后需要对其进行根因定位和排期修复。 步骤三：回归测试与验收缺陷 开发人员将问题单修复完成后，测试人员需要对其进行回归测试，缺陷单创建人需要对其进行验收。 准备工作 在进行具体的任务操作前，您需要完成以下准备工作。 项目负

查看更多 →

对于自定义属性模板规格，如果租户升级时选择了其他属性值，instanceId对应的规格会发生变化，因此skuCode会变化； 如果仅扩容（调整增加线性属性值大小，例如：从当前的10用户增加到20用户），skuCode不变。 productId M String 64 升级后产品ID。 如

查看更多 →

最小长度：1 最大长度：128 表7 ValueRange 参数 参数类型 描述 lower Float 区间下限，仅回归型存在。 upper Float 区间上限，仅回归型存在。 表8 ModelMetric 参数 参数类型 描述 name String 评估指标的名称。 最小长度：1

查看更多 →

对于自定义属性模板规格，如果租户升级时选择了其他属性值，instanceId对应的规格会发生变化，因此skuCode会变化； 如果仅扩容（调整增加线性属性值大小，例如：从当前的10用户增加到20用户），skuCode不变。 productId M String 64 升级后产品ID。 如

查看更多 →