深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

查看更多 →

深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

查看更多 →

WDL作业 通过WDL格式的模板创建WDL作业。广泛应用于基因测序、药物检测等领域。 创建WDL作业 登录BCE控制台，左侧导航栏中选择“作业管理”。 在“WDL”页签下，单击“创建作业”。 配置参数，具体如表1所示。 表1 创建作业 参数 说明 作业名称 输入作业名称。要求如下：

查看更多 →

WDL任务 查询所有的WDL execution的执行信息 创建wdl任务 批量删除多个WDL execution 查询某个WDL execution的基本信息 删除某个需要删除的WDL execution 终止某个WDL 父主题： API

查看更多 →

终止指定的WDL流程。gcs set wdl ID[flags]终止指定流程。返回内容如下。

查看更多 →

displayed 请求示例 无 响应示例 无 状态码 状态码 描述 201 "创建WDL任务成功。" 400 "创建WDL任务，请求参数不合法。" 500 "创建WDL任务, 网络错误。" 父主题： WDL任务

查看更多 →

查询提交的wdl流程执行结果。gcs get wdl ID [flags]查询单个执行结果详细信息。gcs get wdl aa215e0b-c896-4138-865e-6cf7921246b6返回内容如下。{ "execution": { "project_id": "", "domain_i

查看更多 →

特征工程 特征工程中已经预置了两个特征处理工程，这里暂不使用，会提供端到端的操作流程，帮助用户快速熟悉特征工程界面操作。 如果需要了解特征工程操作详情，可查看模型训练服务《用户指南》中的“特征工程”章节内容。 无故障硬盘训练数据集特征处理 单击菜单栏中的“特征工程”，进入特征工程首页，如图1所示。

查看更多 →

排序样本预处理 图1 特征工程 创建特征工程 创建特征工程操作步骤如下： 在“离线作业”下，单击“特征工程”页签，单击上方“创建”，进入“创建特征工程”页面。 在“创建特征工程”页面，填写特征工程“名称”、“场景”和“描述”。 特征工程名称：请以“ETL-”开始，只能由字母、数字、中

查看更多 →

提交单个WDL流程到Cromwell引擎。gcs sub wdl FILENAME  [flags]提交wdl流程。回显内容如下。

查看更多 →

displayed 请求示例 无 响应示例 无 状态码 状态码 描述 200 "终止WDL任务成功。" 400 "终止WDL任务，请求参数不合法。" 500 "终止WDL任务，网络错误。" 父主题： WDL任务

查看更多 →

径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称

查看更多 →

特征工程 如何选中全量特征列？ 算法工程处理的时候必须要先采样吗？ 特征处理操作完成后怎么应用于数据集全量数据？ 特征工程和算法工程的关系？ JupyterLab环境异常怎么处理？ 父主题： 常见问题

查看更多 →

特征工程 特征工程简介 Python和Spark开发平台 JupyterLab开发平台 父主题： 用户指南

查看更多 →

特征工程 二值化 卡方选择 派生 特征转换 FP-growth 最小最大规范化 正则化 独热编码 主成分分析 离散化 标准化 字符串标签化 奇异值分解 过滤式特征选择 线性特征重要性 特征尺度变换 特征异常检测 特征异常平滑 gbdt编码模型训练 gbdt编码模型应用 父主题： 数据特征

查看更多 →

Spark资源环境信息，用于数据集分析以及Spark特征工程。包括资源ID、状态、规格以及删除资源的操作。 查看复制的特征工程的相关信息，包括任务类型、源特征工程、目标特征工程、创建时间和状态等信息。 特征工程页签 特征工程名 特征工程的名称。可以在创建特征工程时配置。 开发平台 特征工程处理数据集的计算平台。

查看更多 →

创建特征工程 用户可以在“数据集详情”页面基于数据集实例新建特征工程，对数据集执行特征操作；也可以在“特征工程管理”页面新建特征工程。我们以在“特征工程管理”页面创建特征工程为例，操作步骤如下。 单击“特征工程管理”页面的。 弹出“特征处理”对话框。如图1所示。 图1 创建特征工程

查看更多 →

程。我们以在“特征工程管理”页面创建特征工程为例，操作步骤如下。 单击特征工程首页右上角的图标。 弹出“特征处理”对话框。如图1所示。 图1 创建特征工程 配置“特征处理”对话框参数，具体参见表1。 表1 特征工程参数配置说明 参数名称 参数说明 工程名称 特征工程的名称。 只能以字母（A~Z

查看更多 →

JupyterLab开发平台 创建特征工程 数据处理 模型训练 迁移学习 学件 模型归档 如何恢复异常的JupyterLab环境 父主题： 特征工程

查看更多 →

提交特征工程作业 功能介绍 该接口用于特征工程处理，包含数据预处理，特征提取和排序训练样本生成等。 URI POST /v1/{project_id}/etl-job 参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String

查看更多 →

displayed 请求示例 无 响应示例 无 状态码 状态码 描述 200 "批量删除WDL任务成功。" 400 "批量删除WDL任务，请求参数不合法。" 500 "批量删除WDL任务, 网络错误。" 父主题： WDL任务

查看更多 →