目标列经过标签编码后的新的列名，默认为"label_index" classifier_feature_vector_col - 算子输入的特征向量列的列名，默认为"model_features" prediction_col - 算子输出的预测label的列名，默认为"prediction"

查看更多 →

feature_index_list 是 feature列的index,不同index之间以','分割。eg. 1,2,3,4 "" 样例 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

查看更多 →

feature列的index，不同index之间以','分割。举例： 1,2,3,4 "" label_index 是 label列的index。 举例：5 "" hidden_layer_list 是 隐藏层神经元的个数,不同数值之间以','分割，每个数值代表每一层神经元的个数。 int类型，范围[]

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 →

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 →

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

查看更多 →

常规配置：通过界面点选算法使用的常规参数，具体支持的参数请参考表1。 表1 常规配置参数 算法类型 参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。

查看更多 →

标准策略、极速策略和深度策略有哪些区别？ 漏洞管理服务提供支持以下3种网站扫描模式： “极速策略”：扫描的网站URL数量有限且漏洞管理服务会开启耗时较短的扫描插件进行扫描。 “深度策略”：扫描的网站URL数量不限且漏洞管理服务会开启所有的扫描插件进行耗时较长的遍历扫描。 “标准策

查看更多 →

自动学习和订阅算法有什么区别？ 针对不同目标群体，ModelArts提供不同的AI开发方式。 如果您是新手，推荐您使用自动学习实现零代码模型开发。当您使用自动学习，系统会自动选择适合的算法和适合的参数进行模型训练。 如果您是AI开发进阶者，通过订阅算法进行模型训练有更多算法上的选择，并且您可以自定义训练所需的参数。

查看更多 →

充值和续费的区别？ 充值：客户通过在线支付、转账汇款等支付方式向华为云账户增加金额的过程。 续费：客户通过在线支付、转账汇款等支付方式延长已购买产品的使用权限。 父主题： KooPhone购买与计费

查看更多 →

ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别 ModelArts自动学习，提供了AI初学者，零编码、零AI基础情况下，可使用自动学习功能，开发用于图像分类、物体检测、预测分析、文本分类、声音分类等场景的模型。 而ModelArts PRO是一款为企业级AI应用打造的专业开发套

查看更多 →

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

查看更多 →

备份和快照的区别是什么？ 备份和快照为存储在云硬盘中的数据提供冗余备份，确保高可靠性，两者的主要区别如表1所示。 表1 备份和快照的区别 指标 存储方案 数据同步 容灾范围 业务恢复 备份 与云硬盘数据分开存储，存储在对象存储（OBS）中，可以实现在云硬盘存储损坏情况下的数据恢复

查看更多 →

ts集成了深度学习和机器学习技术，同时ModelArts是一站式的 AI开发平台 ，从数据标注、算法开发、模型训练及部署，管理全周期的AI流程。直白点解释，ModelArts包含并支持DLS中的功能特性。当前，DLS服务已从华为云下线，深度学习技术相关的功能可以直接在ModelArt

查看更多 →

备份和容灾的区别主要如下：RPO（Recovery Point Objective）：最多可能丢失的数据的时长。RTO（Recovery Time Objective）：从灾难发生到整个系统恢复正常所需要的最大时长。

查看更多 →

备份和快照为存储在云硬盘中的数据提供冗余备份，确保高可靠性，两者的主要区别如表1所示。

查看更多 →

备份和容灾的区别是什么？ 备份和容灾的区别主要如下： 表1 备份和容灾的差异 对比维度 备份 容灾 使用目的 避免数据丢失，一般通过快照、备份等技术构建数据的数据备份副本，故障时可以通过数据的历史副本恢复用户数据。 避免业务中断，一般是通过复制技术（应用层复制、主机I/O层复制、

查看更多 →

关键字 ALL：返回重复的行。为默认选项。其后只能跟*，否则会出错。 DISTINCT：从结果集移除重复的行。 注意事项 所要查询的表必须是已经存在的表，否则会出错。 在嵌套查询中必须指定子查询的别名，否则会出错。 别名的命名必须在别名的使用之前，否则会出错，建议别名不要重名。 示例

查看更多 →

定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。 切分点数量 定义每个特征切分点的数量，数量越多，准确率越高，计算时间越长。取值范围为5~10的整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值。

查看更多 →

关系建模和维度建模的区别？ 问题描述 关系建模和维度建模的区别是什么。 解决方案 关系建模为事务性模型，对应三范式建模。 维度建模为分析性模型，主要包括事实表、维度表的设计，多用于实现多角度、多层次的数据查询和分析。 DataArts Studio 是基于 数据湖 的数据运营平台，维度建模使用的场景比较多。

查看更多 →

关键字 ALL：返回重复的行。为默认选项。其后只能跟*，否则会出错。 DISTINCT：从结果集移除重复的行。 注意事项 所要查询的表必须是已经存在的表，否则会出错。 在嵌套查询中必须指定子查询的别名，否则会出错。 别名的命名必须在别名的使用之前，否则会出错，建议别名不要重名。 示例

查看更多 →