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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'origin' does not appear to be a git repository 问题现象 向云端仓库推送代码时，提示“'origin' does not appear to be a git repository”。 原因分析 云端的代码仓库没有初始化成功。 处理方法

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'origin' does not appear to be a git repository 问题现象 向云端仓库推送代码时，提示“'origin' does not appear to be a git repository”。 原因分析 云端的代码仓库没有初始化成功。 处理方法

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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。 降低正则化约束。 正则化约束是为了防止模型过拟合，如果模型压根不存在过拟合而是欠拟合了，那么就考虑是否降低正则化参数λ或者直接去除正则化项。 父主题：

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访问失败，报Access-Control-Allow-Origin错误 原因是跨域问题。 解决办法： 打开控制台，单击需要配置的域名。 进入“高级配置”页签，在HTTP header配置栏中单击“编辑”。 选择“Access-Control-Allow-Origin”参数，取值为“*”或者指定域名。

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L1正则项系数：叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数：叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数 叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 正则损失计算方式 正则损失计算当前有两种方式。

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模型训练新建模型训练工程的时候，选择通用算法有什么作用？ 通用算法目前包括：分类算法、拟合算法、聚类算法、其他类型。用户选择不同的通用算法类型，并勾选“创建入门模型训练代码”，便可以自动生成对应类型的代码模版。 父主题： 模型训练

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百分位统计 直方图 折线图 饼形图 散点图 随机森林分类特征重要性 随机森林回归特征重要性 全表统计 单样本t检验 直方图（多字段） 卡方拟合性检验 卡方独立性检验 协方差矩阵 孤立森林[PySpark版] 皮尔森系数 离散特征分析 父主题： 数据特征

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基于平台上创建好的数据集，可对自定义算法或内置算法进行训练，并对生成的模型进行评估，也可进一步用于预标注。 模型评估 在建模过程中，由于偏差过大导致的模型欠拟合以及方差过大导致的过拟合的存在，因此需要一套评价体系，来评估模型的泛化能力。 在线仿真 仿真即通过软件模拟车辆行驶的路况和场景，不需要真实的环境和硬件

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GROUP BY origin_state UNION ALL SELECT origin_state,origin_zip,NULL,sum( package_weight ) FROM shipping GROUP BY origin_state,origin_zip UNION

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L1正则项系数：叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数：叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数 叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 正则损失计算方式 正则损失计算当前有两种方式。

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执行部分pg_replication_origin_xxx函数。 -- 创建一个复制源 select exec_pg_replication_origin_func('pg_replication_origin_create', 'foo_repl_origin'); -- 删除这个复制源

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"origin_host" : { "origin_host_type" : "customize", "customize_domain" : "www.example1.com" } } 响应示例 状态码： 200 OK { "origin_host"

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该响应使用的消息头如下表2所示。 表2 CORS响应消息头 消息头名称 描述 Access-Control-Allow-Origin 如果请求的Origin满足服务端的CORS配置，则在响应中包含这个Origin。 类型：String Access-Control-Allow-Headers 如果请求的h

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功能咨询 是否支持图像分割任务的训练？ 本地导入的算法有哪些格式要求？ 欠拟合的解决方法有哪些？ 旧版训练迁移至新版训练需要注意哪些问题？ ModelArts训练好后的模型如何获取？ AI引擎Scikit_Learn0.18.1的运行环境怎么设置？ TPE算法优化的超参数必须是分类特征（categorical

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示例为： git remote add origin git@*****/java-remote.git #复制使用时 注意换成您自己的仓库地址 一般用origin作为仓库别名，因为当您从远程仓库clone到本地时，默认产生的别名就是origin，当然您也可以使用任意别名。 如果提示仓库名重复，更换一个即可。

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对于简单请求，浏览器自动在请求头信息之中，添加一个Origin字段，Origin字段用于说明本次请求来自哪个源（协议+域名+端口）。服务器根据这个值，决定是否同意这次请求。服务器响应消息中包含“Access-Control-Allow-Origin”时，表示同意请求。 非简单请求 不满足简单请求两个条件的都为非简单请求。

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PG_REPLICATION_ORIGIN_STATUS PG_REPLICATION_ORIGIN_STATUS视图可用来查看复制源的复制状态。 表1 PG_REPLICATION_ORIGIN_STATUS字段 名称 类型 描述 local_id oid 复制源ID。 external_id

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对于简单请求，浏览器自动在头信息之中添加一个Origin字段，用于说明本次请求来自哪个源（协议+域名+端口）。服务器根据Origin字段，决定是否同意这次请求。服务器响应消息中包含“Access-Control-Allow-Origin”时，表示同意请求。 非简单请求：不满足以上2个条件的，都为非简单请求。

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对于简单请求，浏览器自动在头信息之中添加一个Origin字段，用于说明本次请求来自哪个源（协议+域名+端口）。服务器根据Origin字段，决定是否同意这次请求。服务器响应消息中包含“Access-Control-Allow-Origin”时，表示同意请求。 非简单请求：不满足以上2个条件的，都为非简单请求。

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PG_REPLICATION_ORIGIN_STATUS PG_REPLICATION_ORIGIN_STATUS视图可用来查看复制源的复制状态。 表1 PG_REPLICATION_ORIGIN_STATUS字段 名称 类型 描述 local_id oid 复制源ID。 external_id

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