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。

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在旧版体验式开发模式下，模型训练服务支持的特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLab交互式开发模式，是界面右上角的图标中的“数据处理”菜单下面的数据处理算子。 模型包 将模型

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列表的最右侧，可以下载单检查项的检查报告。 左侧导航树选择“风险检查历史”，这里包含了最近1个月的检查记录及相应的检查结果，点击任务编号可以查看检查结果，点击“导出”可以下载历史报告。 父主题： 风险检查

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风险检查 风险检查简介 主动检查 自定义规则 风险报告 自动检查

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风险防范 我们强烈建议您： 在.hcloud目录及其子目录和文件上配置适当的文件系统权限，仅限授权用户访问。 在使用敏感变量时对变量值进行加密，以防止敏感信息泄露。 尽可能使用临时认证凭据以降低认证凭据泄露时带来的风险。 父主题： 安全

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风险预防 基线检查 漏洞管理 查看/导出应急漏洞公告 策略管理

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风险操作 当您在CCE、E CS 或BMS服务控制台直接操作ModelArts Lite k8s Cluster资源时，可能会导致资源池部分功能异常，下表可帮助您定位异常出现的原因，风险操作包括但不限于以下内容： 表1 操作及其对应风险 类型 操作 风险 集群 升级、修改、休眠集群、删除集群等。

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风险操作 风险操作位于代码组详情中的“设置 > 风险操作”。 代码组所有成员均可查看，但是仅支持项目管理员或代码组所有者修改。 目前有如下操作： 删除代码组：删除代码组将导致所有子代码组和资源被删除。删除的代码组无法复原。您只能删除一次，并且无法恢复，请再三确认！ 更改代码组名称

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风险操作 风险操作位于仓库详情中的 “设置 > 安全管理 > 风险操作”。 仓库内的仓库成员可以查看该页面，仓库成员是否具有仓库设置权限，请参考“权限管理”页面。 目前有三个操作： 移交仓库所有者：可以移交给仓库内的其他人（不能移交给浏览者）。 删除仓库：删除后无法恢复。 更改仓

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模型训练 模型训练中除了数据和算法外，开发者花了大量时间在模型参数设计上。模型训练的参数直接影响模型的精度以及模型收敛时间，参数的选择极大依赖于开发者的经验，参数选择不当会导致模型精度无法达到预期结果，或者模型训练时间大大增加。 为了降低开发者的专业要求，提升开发者模型训练的开发

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生技术的核心 GO语言深入之道 介绍几个Go语言及相关开源框架的插件机制 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的的 智能问答机器人 ，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助 华为云社区是华为云用户的聚集地。这里有来自容器服务的技术牛人，为您解决技术难题。

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务（OBS）、虚拟私有云（VPC）的日志数据进行持续不断的检测， 威胁检测服务 在第一时间发现潜在威胁告警，您可在第一时间进行核查、处理，缩短潜在威胁的风险周期，大程度降低风险损失。 威胁告警按严重等级划分 威胁检测服务对检测到的告警结果通过告警的严重性等级（致命、高危、中危、低危、

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创建者 创建训练工程、联邦学习工程、训练服务或超参优化服务的用户。 开发环境 模型训练运行的环境信息。WEB版训练模型的开发环境为“简易编辑器”，在线IDE版训练模型的开发环境为实际创建的WEB IDE环境。模型训练工程创建后，可通过“开发环境”下拉框切换环境。 进入训练工程编辑页面，编辑训练代码。

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数据集群、高斯数据库等组件，实现大气治理平台和业务的全栈优化； 以鲲鹏为底座的基础资源及技术平台，国蓝中天可以无需不同设施的深度适配问题，快速实现向安全可信路线的技术转型； 采用华为云的 MRS 存算分离以及鲲鹏解决方案，在保证性能的前提下，实现计算与存储独立按需扩容，帮助国蓝中天轻

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数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初

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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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该解决方案基于 AI开发平台 ModelArts为用户提供了一个快速、便捷和可靠的方式，实现对电池、电机和电控数据的预测分析。适用于电池、电机、电控等数据的预测分析场景，可以帮助企业更好的了解产品的性能，从而更好的进行生产和研发。 方案架构 该解决方案基于AI开发平台ModelArts，

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ModelArts在线服务和OBS桶。 方案优势 快速构建机器学习模型 AI开发平台ModelArts可以快速创建和训练机器学习模型，无需任何编码。使模型开发和训练过程更加便捷和高效。 开源和定制化 该解决方案是开源的，用户可以免费用于商业用途，并且还可以在源码基础上进行定制化开发。

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StreamingML 异常检测 时间序列预测 实时聚类 深度学习模型预测 父主题： Flink SQL语法参考（不再演进，推荐使用Flink OpenSource SQL）

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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

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使用风险检查和风险报告下载 进入“优化顾问”的“风险检查总览”页面，单击“检查”或“选择账号”，即可开始。 检查完成之后，单击页面右上角“下载”按钮，可以将本次检查结果保存至本地。 在“风险检查维度”页面的各个维度下，可对各个检查项进行单独检查，并且风险项支持单个检查内容详情下载。

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