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    深度学习提取文本特征 更多内容
  • 基本概念

    可支持用户进行机器学习深度学习、模型训练作业开发的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版体验

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  • 提取/引入重构

    提取/引入重构 简介 引入变量 引入参数 引入字段 引入常量 提取方法 提取接口 提取超类 提取委托 引入功能参数 引入功能变量 提取方法对象 引入参数对象 父主题: 重构

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  • 横向联邦学习场景

    横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast,进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集:基于医学图像中提取的若干特征,判断癌症是良性还是恶性,数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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  • Standard自动学习

    提供“自动学习白盒化”能力,开放模型参数、自动生成模型,实现模板化开发,提高开发效率 采用自动深度学习技术,通过迁移学习(只通过少量数据生成高质量的模型),多维度下的模型架构自动设计(神经网络搜索和自适应模型调优),和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术,基于

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  • 提取变量

    提取变量 TypeScript语言服务提供Extract to constant 重构,为当前选定的表达式创建新的局部变量: 使用类时,还可以将值提取到新属性中。 父主题: 重构操作

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  • 提取方法

    提取方法 此重构允许您将任意代码片段移动到单独的方法中,并将其替换为对此新创建的方法的调用。这与内联方法相反。 执行重构 在代码编辑器中,选择要提取到新方法的代码片段。 在主菜单或编辑器上下文菜单中,选择Refactor>Extract Method,或按“Ctrl+Shift+Alt+M”。

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  • 音频提取

    音频提取 功能介绍 本接口为异步接口,创建音频提取任务下发成功后会返回asset_id和提取的audio_asset_id,但此时音频提取任务并没有立即完成,可通过消息订阅界面配置的音频提取完成事件来获取音频提取任务完成与否。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口,支持自动认证鉴权。API

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  • 启动智能任务

    集,不支持启动主动学习和自动分组任务,支持预标注任务。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练,选中系统中已有的模型进行智能标注,快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手

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  • 特征工程

    特征工程 特征工程中已经预置了两个特征处理工程,这里暂不使用,会提供端到端的操作流程,帮助用户快速熟悉特征工程界面操作。 如果需要了解特征工程操作详情,可查看模型训练服务《用户指南》中的“特征工程”章节内容。 无故障硬盘训练数据集特征处理 单击菜单栏中的“特征工程”,进入特征工程首页,如图1所示。

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  • 特征工程

    行为表。 全局特征信息文件 用户在使用特征工程之前,需要提供一份全局的特征信息文件,后续的特征工程、在线模块都会用到该文件。 文件数据信息请参见全局特征信息文件。 当上传的数据中的特征有变化时,用户需要同步更新该文件。该文件为JSON格式,包含特征名、特征大类、特征值类型。 保留已有宽表

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  • 特征操作接口

    signature_type 是 String 特征类型。 最小长度:1 最大长度:150 signature_name 否 String 特征名称。 signature_attributes 否 Array of 表4 objects 特征属性。 表4 MetadataAttributeRequest

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  • 提取超类

    Superclass对话框中,提供重构参数。 提供提取的超类名称和包。 在Members to form superclass区域中,选择要提取的类成员。对于方法,选中Make abstract复选框,将提取的方法声明为超类中的abstract方法,并将其实现保留在原始类中。 在JavaDoc for

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  • 提取方法对象

    提取方法对象 此重构允许您将任意代码片段单独移动到新类的方法中,以便您可以进一步将该方法分解为同一对象上的其他方法。 执行重构 在代码编辑器中,选择要提取到包装类的新方法的代码片段。 在主菜单或编辑器上下文菜单中,选择Refactor>Extract Method Object。

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  • 排序策略

    路径不能包含中文。 核函数特征交互神经网络-PIN 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本,深度网络因子分解机通过向量点乘来计算特征之间的关系,而核函数特征交互神经网络使用不同的核(kernel)来对特征交互进行建模,以此来计算两个域中特征的相互关系,其中核的种类包

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  • 文本

    文本 标题 文本 词云 时间器 表格轮播 数字翻牌器 跑马灯 轮播列表柱状图 键值表格 矩形树图 父主题: 组件指南

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  • 文本

    文本 文本是一种样式组件,可以为这个区域输入并显示多行文本内容。 在左侧组件区域,选择“文本”组件,并拖拽至设计区域,如图1所示。 图1 拖拽文本组件到设计区并设置属性 基础配置 内容设置:输入具体的文本内容。输入内容不得超过512个字符。 文本设置:设置文本内容的字体、大小和颜色等。

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  • 文本

    了溢出滚动后,此配置项才生效 文本样式 字体:设置文本的字体。 字号:设置文本的字号。 文本间距:设置文本文本间距 颜色:设置文本的字体颜色。 字体粗细:设置文本的字体粗细。 对齐方式:设置文本的对齐方式,可以设置为左侧、右侧、水平居中。 行高:输入数值或拖动,调整文字的每一行之间的间距。

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  • 文本

    文本 词云 时间轴 通用表格 基础表格 趋势 搜索框 下拉选择框 日历组件 翻牌器 时间展示 时间翻牌器 里程碑 排行榜 天气 文本编辑 复选框 日期选择器 指标 标题 树状下拉框 多趋势 树状表格 高级表格 父主题: 组件介绍

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  • 文本

    文本 文本是一种样式组件,可以为这个区域设置一个标题等类似文字,用户不会提交数据。文本和单行文本输入、多行文本输入、富文本呈现的效果,如图1所示。 图1 各文本组件效果呈现图 图2 拖拽文本组件到设计区并设置属性 状态:设置字段的状态,如普通和隐藏。 普通:设置为普通后,页面上该字段可正常显示,且可进行配置。

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  • 特征工程

    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 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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