遥感行业解决方案

特征异常检测 概述 特征异常检测的方法包括箱型图（Box-plot）和AVF（Attribute Value Frequency） 箱型图用于检测连续值类特征的数据，根据四分位数检测异常特征。 AVF用于检测枚举值类特征的数据，根据枚举特征的取值频率及阈值检测异常特征。 箱型图异常检测

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模型管理界面新增推理服务入口、新增创建联邦学习案例入口，对应模型管理章节截图更新。 Jupyterlab算子菜单位置及算子分组变更，对应特征工程章节菜单入口描述变更。 Jupyterlab特征工程选择数据增加时序数据选择，并支持多数据选择，对应特征工程章节操作截图全量更新。 2020-03-30

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确保OBS中的数据存在 如果存储在OBS中的图片或数据被删除，且未同步至ModelArts自动学习或数据集中，则会导致任务失败。 建议前往OBS检查，确保数据存在。针对图像分类、声音分类、文本分类、物体检测等类型，可在自动学习的数据标注页面，单击“同步数据源”，将OBS中的数据重新同步至ModelArts中。

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为后续特征选择、模型训练的数据集。 公测 创建纵向联邦学习作业 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习，联合建模。

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或者效益最大化； 数据缺乏安全性高、维护成本低的云资源支持业务场景应用。 方案架构 图1 架构图 方案优势 落地性强：自主研发目标识别和深度学习融合的耘镜平台，目前已服务全国超过4亿亩耕地 AI能力强：方案结合华为云EI服务，地物自动识别效率超过95%，作物长势监测8天自动化更新

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朴素贝叶斯分类 概述 “朴素贝叶斯”节点用于产生多分类模型，用户在使用时需要指定数据的“Role”字段，默认支持“Input”、“Target”、“Rejected”、“ID”四种类型，且只能选择其一种。 朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。 朴素贝叶斯法

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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

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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

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特征管理 特征操作接口 父主题： 应用模型

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由于发布后的数据集不会默认启动数据特征分析，针对数据集的各个版本，需手动启动特征分析任务。在数据特征页签下，单击“启动特征分析”。 在弹出的对话框中配置需要进行特征分析的数据集版本，然后单击“确定”启动分析。 “版本选择”，即选择当前数据集的已发布版本。 图1 启动数据特征分析任务 数据特征分析任务启动

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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

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需要被进行尺度变换的特征名 - scale_method 尺度变换的方法 "ln" item_spliter 离散型特征的，iterm之间的分割符 "," kv_spliter 离散型特征KV的分割符 ":" 样例 输入数据 配置流程 运行流程 参数设置 输出结果 父主题： 特征工程

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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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gbdt编码模型训练 概述 利用训练好的gbdt分类模型对输入的特征进行离散化处理。对每棵树的叶子节点进行编码，预测的时候遍历到叶子节点对应位置的编码为1，该树其余节点的编码为0。该节点主要用于生产gbdt的分类模型，并存储到输入参数对应的位置上。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs

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pred_score_col_name 预测得分列名(在分类模型中存在)。 predictScoreCol keep_col_names 保存至输出结果表的列。 无 数据样例： 算链样例 当训练特征维度高于1w的样本，建议使用CU64G以上的资源。 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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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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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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