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。

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预测等领域。逻辑斯蒂回归算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0,1]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

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协同授权 获取资源属性值 保存或修改资源属性值 获取协同授权列表 批量保存、修改、删除协同授权

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任务协同 任务协同介绍 快速入门 移动端操作指南 父主题： 移动端

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任务协同 前言 快速入门 PC端操作指南 父主题： Windows端

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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。 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。

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企业都不具备AI开发能力。 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部

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协同空间 什么是空间拥有者？ 拥有者变更后，原拥有者是否还具有空间权限？ 协同空间有什么使用限制？ 协同空间各角色分别有什么操作权限？ 如何新建多层文件夹目录？ 空间动态记录空间成员的哪些操作？ 父主题： 工业软件SaaS服务中心相关问题

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协同平台 登录协同平台 最近访问 团队协同空间 回收站 父主题： 企业用户指南

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产品过滤 算子简介 名称：产品过滤 功能说明：根据IoT 设备接入服务 （IoTDA）定义产品过滤出指定产品ID的设备数据。此算子仅在数据源为IoTDA时使用。 约束： 只允许跟在IoT设备接入数据源算子之后。 算子配置 基础配置项 算子名称： 配置项英文名：name 说明：算子名称

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需要过滤停用词字段内部的分隔符 " " 样例 输入数据-待过滤文本 id,sentence 1,停用词 过滤 是 自然言语处理 中 一个 重要 的 步骤 。 输入数据-停用词 noise 。 是 中 一个 配置流程 运行流程 算法参数设置 查看结果 id,sentence 1,停用词

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产品优势 多域协同 支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如 MRS 、 DLI 、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架( TICS ，TensorFlow)的联邦计算；

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协同办公 订阅管理 办公软件接入 父主题： 系统设置

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过滤规则 过滤规则用于配置候选集的过滤方式，使之不进入候选集。对于每个需要过滤的行为，生成用户具有该行为的物品的列表。再对同用户的每种行为的物品列表进行“与”或者“或”的关系，最终生成用户-物品过滤表。 表1 过滤规则参数说明 参数名称 说明 名称 自定义过滤规则名称。由中文、英

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BY进行分组，再在HAVING子句中进行过滤，HAVING子句支持算术运算，聚合函数等。 注意事项 所查询的表必须是已经存在的，否则会出错。 如果过滤条件受GROUP BY的查询结果影响，则不能用WHERE子句进行过滤，而要用HAVING子句进行过滤。 示例 根据字段name对表stu

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后，单击“确定”。 图1 创建策略 在目标防护策略所在行的“操作”列中，单击“配置策略”。 在“指纹过滤”配置框中，单击“自定义防护”。 图2 指纹过滤配置框 在弹出的“指纹过滤设置”对话框中，单击“新建指纹”。 在弹出的对话框中，设置指纹参数。 图3 新建指纹 表1 指纹参数说明

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费。您可以根据业务需求选择使用不同规格的套餐包。 ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包，面向有AI基础的开发者，提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能，包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和部署上线流程。涉及计费项包含：模型开发环境（Notebook）、模型

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使用PV_GRAPH向量索引 向量字段支持的PV_GRAPH算法属于深度优化的HNSW算法，可支持向量标量联合过滤特性。使用联合标量过滤特性时，相较于后置过滤和布尔查询，可大幅提升结果的填充率和查询性能。 前提条件 已经参考向量检索的集群规划完成集群创建，集群必须是7.10.2版本Elasticsearch集群。

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单击图标，运行“评估迁移数据”代码框内容。 评估迁移算法 如果评估迁移数据的结果为当前数据适合迁移，可以使用评估迁移算法评估当前数据适合采用哪种算法进行迁移。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 迁移评估 > 评估迁移算法”。界面新增“评估迁移算法”内容。 对应参数说明，如表4所示。

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图7 添加协同人 协同人默认可以查看学习项目 协同人可对学习项目进行查询、任务分派、阅卷、编辑、报名设置、设置循环任务、自动分派的设置，具体允许协同人对该项目做如何设置取决于管理员是否勾选具体操作。 协同人对该项目进行分派时，分派的对象取决于协同人数据权限设置的选择范围 协同人的数据

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KhopSample K跳算法 ShortestPathSample 最短路径算法 AllShortestPathsSample 全最短路径算法 FilteredShortestPathSample 带一般过滤条件最短路径 SsspSample 单源最短路径算法 ShortestPa

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