可体验基于华为云服务体验搭建网站、云应用性能测试、容器应用部署、物联网智慧路灯构建等多种场景的云计算领域实验。 人工智能： 可体验基于华为云AI人工智能服务的花卉分类、 语音识别 、算子开发等多种场景的人工智能领域实验。 鲲鹏： 可体验基于华为云鲲鹏弹性 服务器 的Web部署、软件/代码迁移、性能测试调优等鲲鹏实验。 软件开发：

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中一个类的变更会影响到另一个类的关系。 组合：组合关系，体现整体与部分间的关系，但此时整体与部分是不可分的，整体的生命周期结束也就意味着部分的生命周期结束。如人和人的大脑。 部分属于：部分属于关系，体现的是整体与部分的关系，此时整体与部分之间是可分离的，它们可以具有各自的生命周期

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批处理、近线流处理、在线实时处理的三种数据处理方式，提供完备的一站式推荐平台，可快速设置运营规则进行AB测试。 功能优势： 全开放推荐流程，用户根据业务自定义推荐流程。 特征工程，特征处理多样化，支持自定义特征散列等。 丰富的推荐策略，提供丰富的召回、过滤、排序算子。 运营助手，

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算法工程处理的时候必须要先采样吗？ 算法工程数据采样的目的是提升界面每个特征操作的速度。大数据量操作的时候建议先采样。数据采样后所有的特征操作，都只对采样后的数据进行处理，可以减少特征操作处理的数据量。 父主题： 特征工程

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采用卡方检验来进行特征选择。 卡方检验（Chi-Squared Test或χ2 Test）的基本思想是通过特征变量与目标变量之间的偏差大小来选择相关性较大的特征变量。首先假设两个变量是独立的，然后观察实际值与理论值的偏差程度，该偏差程度代表两个变量之间的相关性。如果某个特征变量与目标变

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主要实现对KPI的数据分布特征进行分析，自动选择特征及参数。并提供四大类，80+特征的自动提取。 模型管理模块 主要实现根据KPI的标签、数据分布特征等进行异常检测算法的自动选择、参数设置及模型训练、推理。 数据交互模块 主要支撑公共学件与用户的交互，包括数据管理、数据的可视化展示、专家经验注入等。

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运行结果如下所示： 特征推荐：学件推荐的特征，除了一些通用的特征（最值、均值等），还有一部分是专门为类似KPI做的异常检测效果比较好的特征。通常采用滑窗的方式做异常检测。目前所有窗口的长度，是根据数据的周期性、样本数、周期的个数等数据特点推荐的。窗口的长度均可以修改，如果用户对算法比

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模型训练输出的预测值，对应数据集的一个特征列。例如鸢尾花分类建模数据集提供了五列数据：花瓣的长度和宽度、花萼的长度和宽度、鸢尾花种类。其中，鸢尾花种类就是标签列。 C 超参 模型外部的参数，必须用户手动配置和调整，可用于帮助估算模型参数值。 M 模型包 将模型训练生成的模型进行打包

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。在作业列表中，刚创建的离线作业“状态”为“计算中”，当离线作业的“状态”变为“计算成功”时，表示作业运行结束，检测完的数据将使用于离线作业。当离线作业的“状态”变为“计算失败”时，您可以单击作业的名称，进入详情页面，通过查看日志等手段处理问题。 父主题： 离线作业

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数据分析 箱型图 分桶统计 相关性分析 决策树分类特征重要性 决策树回归特征重要性 梯度提升树分类特征重要性 梯度提升树回归特征重要性 孤立森林 百分位 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）

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则筛选规则的所有特征列。 被替换值 需要替换的数据。 替换为 替换后的数据。 当前操作流 从下拉框中选择当前数据操作流的名字。 操作流变量名 如果存在多个数据操作流，可重命名操作流对象的变量名，以避免冲突。 单击图标，运行“数据替换”代码框内容。 数据映射 将特征列中的数据映射替

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单击并在搜索栏中输入关键字，选择需要扫描的制品。 任务名称 是 为创建的扫描任务命名。 配置完成后，单击“扫描”，完成漏洞扫描的创建，生成的任务显示在页面中。 生产的任务卡片中展示了“扫描仓库”、“文件扫描路径”和“最近扫描结果”。扫描结果显示四个漏洞等级（危急漏洞、高危漏洞、中危漏洞、低危漏洞）和数量。

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该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、特征值类型。 新的全局特征配置文件（new_global_features_info）包含的特征是在原作业ID（job_id）对应的全局特征配置文件的特征基础上新增的一些特征或者删除一些特征；两份文件重复的特征名对应的特征类型必须保持一致。 响应消息

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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，必须选择一个当前代理的数据集，另一个数据集可以来自空间中的任意一方。两方的数据集中一方数据集只含有特征，另一方的数据集必须含有标签。 重试：开关开启后，执行失败的作业会根据配置定时进行重试，仅对开启后的执行作业生效

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场景选择时应避免以下因素的影响： 弱纹理场景。例如特征点稀少的白墙、镜面、地面。 重复纹理场景。例如茂密的树林、各楼层重复的洗手间。 动态场景。例如场地中存在来往的行人、车辆，变化频繁的广告牌。 AR地图服务应用成功的典型场地有：敦煌莫高窟的九层楼广场、上海的南京东路街道。 父主题：

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增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特征挖掘十分重要，尤其是具有强表达能力的特征，可以抵过大量的弱表达能力的特征。 特征的数量并非重点，质量才是，总之强表达能力的特征最重要。 能否挖掘出强表达能力的特征，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中：学

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1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。 因子分解机算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法，能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间的关系，无需人工经验干预，同时能够解决组合特征稀疏的问题。FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机的改进版本，因子

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用于处理评估/预测数据的数据预处理作业。注意，作业中所选的数据集应为评估/预测数据集，且字段定义、尤其是分布类型的定义与之前的训练数据集相同。 单击创建的数据预处理作业后的开发按钮，进入作业开发页面。然后单击左上角的“关联历史作业”，在弹窗中选择训练数据的预处理作业后，单击“保存”。

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在项目概览界面，单击菜单栏中的“特征工程”，进入“特征工程”界面。 单击界面右上角的“特征处理”，弹出“特征处理”对话框。 请根据实际情况，配置如下参数： 工程名称：特征工程名称。 开发模式：请选择“Jupyterlab交互式开发”。 规格：选择Jupyterlab环境部署的容器规格大小。 实例：从下拉框中选择“新建一个环境”。

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在项目概览界面，单击菜单栏中的“特征工程”，进入“特征工程”界面。 单击界面右上角的“特征处理”，弹出“特征处理”对话框。 请根据实际情况，配置如下参数： 工程名称：特征工程名称。 开发模式：请选择“Jupyterlab交互式开发”。 规格：选择Jupyterlab环境部署的容器规格大小。 实例：从下拉框中选择“新建一个环境”。

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“添加推荐候选集”（选择离线或近线任务所生成的推荐候选集进行排序） 任务别名和UUID：单击操作列表的“选择”添加离线或近线的任务名称和候选集ID。 优先级：优先级高的推荐结果将确保展示在优先级低的之前。 同优先级数据占比：优先级相同的推荐候选集，该占比展示推荐数量，同优先级下的数据占比之和需要等于100%。

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