多层感知机分类 概述 “多层感知机分类”节点可用于建立一个基于前馈人工神经网络的分类模型。 前馈人工神经网络采用一种单向多层结构。其中每一层包含若干个神经元，同一层的神经元之间没有互相连接，层间信息的传送只沿一个方向进行。其中第一层称为输入层。最后一层为输出层，中间为隐层。K+1

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多层感知机分类(pytorch) 概述 使用pytorch实现的多层感知机分类算法，可运行于异构资源池上。 该算子通过cuda自动判断gpu是否可用。如果gpu可用，优先使用gpu训练；否则使用cpu训练。 输入 参数 子参数 参数说明 data_url _ data_url为输

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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

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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

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横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的作业，单击“执行”，系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成，在“历史作

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下载详情，可以查看该数据集的“目标位置”。 步骤5：创建新版自动学习图像分类项目 确保数据集创建完成且可正常使用后，在ModelArts控制台，左侧导航栏选择“自动学习”，进入自动学习总览页面。 单击选择“图像分类”创建项目。完成参数填写。 计费模式：按需计费。 名称：自定义您的项目名称。

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下载详情，可以查看该数据集的“目标位置”。 步骤5：创建新版自动学习图像分类项目 确保数据集创建完成且可正常使用后，在ModelArts控制台，左侧导航栏选择“自动学习”，进入自动学习总览页面。 单击选择“图像分类”创建项目。完成参数填写。 计费模式：按需计费。 名称：自定义您的项目名称。

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多层嵌套子查询 功能描述 多层嵌套子查询，即在子查询中嵌套子查询。 语法格式 1 SELECT attr_expr FROM ( SELECT attr_expr FROM ( SELECT attr_expr FROM... ... ) [alias] ) [alias]; 关键字

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多层嵌套子查询 功能描述 多层嵌套子查询，即在子查询中嵌套子查询。 语法格式 1 SELECT attr_expr FROM ( SELECT attr_expr FROM ( SELECT attr_expr FROM... ... ) [alias] ) [alias]; 关键字

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分类 添加节点 编辑节点 管理属性 布局属性 生效节点 失效节点 删除节点 父主题： 数据模型管理

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分类 决策树分类 梯度提升树分类 LightGBM分类 线性支持向量机分类 逻辑回归分类 多层感知机分类 朴素贝叶斯分类 随机森林分类 FM算法 GBDT PMML模型预测 多层感知机分类(pytorch) 多层感知机预测(PyTorch) 父主题： 模型工程

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多层嵌套异常检测学件 创建项目 样例数据导入模型训练服务 模型训练 模型测试 父主题： 学件开发指南

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 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”、“F

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数据样本 公开数据集: ionosphere数据集. 配置流程 设置多层感知机预测(pytorch)算子对应的参数信息。 其余步骤和多层感知机分类算子相同，运行完成后可在ModelArts训练界面查看运行详情。 父主题： 分类

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、语音识别、 机器翻译 编程实验

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文章分类 管理文章的分类，管理员可添加、编辑、删除文章分类。 在“知识”下拉菜单选择“知识”，进入 知识管理 界面。 单击“公告”>“文章分类”，单击“添加分类”。输入内容后单击“确定”，完成添加。 单击“添加子分类”，还可添加二级分类，更好管理企业知识内容。 父主题： 公告

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问答分类 管理问答的分类，管理员可添加、编辑、删除问答分类。 在“知识”下拉菜单选择“知识”，进入知识管理界面。单击“问答”> “分类”。可添加二级子分类。 父主题： 问答

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LightGBM分类 概述 对mmlspark python包中LightGBM分类的封装 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 spark pipeline类型的模型

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分类&映射 查看已有分类映射 创建/复制/编辑分类映射 管理分类映射 父主题： 运营对象管理

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分类设置 视频点播支持对上传的音视频文件进行分类，方便快速按分类进行音视频搜索。除了在控制台进行分类管理，您还可以通过API实现分类信息管理，具体请参见媒资分类接口。 使用限制 最多支持添加128个分类。 最多支持创建3级子类。 若未设置分类，上传的音视频默认归类在“其它”分类中。

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