同特征的多行样本进行可信联邦学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 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可信联邦学习，联合建模。 概念术语

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手工应答 应用场景 座席在接到来话后，并且话机已经摘机的情况下，座席还需要在座席业务软件上点击应答。 图1 呼入流程——手工应答 前提条件 座席已签入系统。 实现过程 请参考签入，在签入时设置“是否自动应答”为false或者调用设置是否自应答接口设置为手工应答，收到用户呼入请求后，调用呼叫应答接口进行应答。

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功耗密集型业务（如高性能计算、人工智能、深度学习等场景）主要就是消耗计算维度的容量。 内存密集型业务（如大数据处理、图像/视频处理、游戏开发、数据库等场景）主要消耗内存和存储维度的容量。 存储密集型业务（如大型数据库、大数据分析、大规模文件存储、编译构建等场景）可能会比较消耗存储的带宽。 根据业务的特征选择合适

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APP特征信息中，MD5值如何填写？ APP特征信息中的MD5值，指的是APP证书的数字指纹值。对于安卓版APP，请填写证书的MD5值（以16进制形式填写）。对于苹果版APP，请填写证书的SHA-1值（以16进制形式填写）。 父主题： APP备案FAQ

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乳腺癌数据集从UCI获取，该数据集只包含连续类型特征，因此对所有特征使用Scikit-Learn的StandardScaler进行了归一化。为了模拟横向联邦学习场景，将数据集随机划分为三个大小类似的部分：（1）xx医院的训练集；（2）其他机构的训练集；（3）独立的测试集，用于准确评估横向联邦学习得到的模型准确率

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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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概述 图像搜索 （ Image Search ）基于深度学习与图像识别技术，结合不同应用业务和行业场景，利用特征向量化与搜索能力，帮助您从指定图库中搜索相同或相似的图片。 图像搜索服务以开放API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）的

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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

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云容器引擎-成长地图 | 华为云 图像搜索 图像搜索（ImageSearch）基于深度学习与图像识别技术，结合不同应用业务和行业场景，利用特征向量化与搜索能力，帮助客户从指定图库中搜索相同或相似的图片。 免费体验 图说E CS 立即使用 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转ImageSearch

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5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10：图

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FEATURE_SELECTION.特征选择,MODEL_TRAIN.模型训练,MODEL_EVALUATION.模型评估,MODEL_PREDICT.预测 枚举值： DATA_SELECTION(数据选择) SAMPLE_ALIGNMENT(样本对齐) FEATURE_SELECTION(特征选择) MODEL_TRAIN(模型训练)

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FEATURE_SELECTION.特征选择,MODEL_TRAIN.模型训练,MODEL_EVALUATION.模型评估,MODEL_PREDICT.预测 枚举值： DATA_SELECTION(数据选择) SAMPLE_ALIGNMENT(样本对齐) FEATURE_SELECTION(特征选择) MODEL_TRAIN(模型训练)

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Array of strings 数据集特征集合 表5 ModelParamVo 参数 是否必选 参数类型 描述 predict_threshold 否 Float 预测阈值，最小值0，最大值1 learning_rate 否 Float 学习率，最小值0，最大值1 batch_size

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模型选择 目前，学件已经集成了几十维到上百维不同种类的特征库，源于历史各类Case和通用KPI异常检测的算法库。通过数据的特征画像，可以实现自动化的特征推荐和算法推荐。 单击“特征画像”左下方的“模型选择”。 新增“模型选择”内容，如图1所示。 图1 模型选择 单击“模型选择”代码框左侧的图标，运行代码。

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训练型横向联邦作业流程 联邦学习分为横向联邦及纵向联邦。相同行业间，特征一致，数据主体不同，采用横向联邦。不同行业间，数据主体一致，特征不同，采用纵向联邦。xx医院的应用场景为不同主体的相同特征建模，因此选用横向联邦。 创建训练型横向联邦学习作业。 图1 创建训练型横向联邦学习作业 配置作业的执行脚本，训练模型文件。

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单击“确认”。 在策略列表中，查看目标策略。 关闭防护，但保留HSS学习到的 服务器 应用进程特征。 查看目标策略的策略状态为“学习完成，未生效”，表示关闭应用进程防护成功。 关闭防护，并删除HSS学习到的服务器应用进程特征。 目标策略已从策略列表中删除，表示关闭应用进程防护成功。 关闭单台服务器防护

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是 输入的特征（需要编码的特征） "feature" label_column 是 预测结果类别的字段名 "label" model_saved_path 是 模型保存的路径 "" max_iter 是 最大迭代次数（树的棵数） 4 max_depth 是 树的最大深度 5 subsampling_rate

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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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快速完成模型开发和训练 AutoML自动完成特征选择、超参选择及算法选择，提升模型开发效率 高效开发工具JupyterLab和WebIDE：交互式编码体验、0编码数据探索及云端编码及调试 联邦学习&重训练，保障模型应用效果 支持联邦学习，模型可以采用多地数据进行联合训练，提升样本多样性，提升模型效果

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应用进程控制使用流程说明 操作项 描述 创建白名单策略 白名单策略是管理HSS学习服务器行为和应用进程防护动作的规则，只有关联了白名单策略的服务器才能开启应用进程防护。 确认学习结果 HSS学习完服务器中的应用进程后，可能存在某些可疑应用进程的特征不明显，HSS无法完全定义为恶意进程或可信进程，因此这些

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可信联邦学习作业管理 新建联邦学习作业 获取横向联邦学习作业详情 获取纵向联邦作业详情 保存纵向联邦作业 保存横向联邦学习作业 查询联邦学习作业列表 查询特征选择执行结果 删除联邦学习作业 执行横向联邦学习作业 执行纵向联邦模型训练作业 父主题： 计算节点API

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