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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包含如下选项： 模型训练 联邦学习 训练服务 优化服务 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。

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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需要读取的数据位置，从而可以高效地获取到所需要的数据。 在实际应用中，很多场景是查询某一个列值为“XXX”的数据。HBase提供了Filter特性去支持这样的查询，它的原理是：按照RowKey的顺序，去遍历所有可能的数据，再依次去匹配那一列的值，直到获取到所需要的数据。可以看出，

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Kafka开源增强特性 Kafka开源增强特性 支持监控如下Topic级别的指标： Topic输入的字节流量 Topic输出的字节流量 Topic拒绝的字节流量 Topic每秒失败的fetch请求数 Topic每秒失败的Produce请求数 Topic每秒输入的消息条数 Topic每秒的fetch请求数

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其中“total”表示总资源，不是调度策略。 同开源的调度器相比，Superior Scheduler同时提供了租户级百分比和绝对值的混配策略，可以很好的适应各种灵活的企业级租户资源调度诉求。例如，用户可以在一级租户提供最大绝对值的资源保障，这样租户的资源不会因为集群的规模改变而受影响。但在下层的子租户之间，可以

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Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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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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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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Repo代码仓库中的代码质量 在代码开发过程中，编程人员能力和代码风格不一致，会影响代码的可阅读性和可维护性，例如代码注释要求。或者在某个平台/行业的代码编写要求比较特殊等一列问题，可通过使用代码检查服务检查代码质量。 本示例为您演示检查CodeArts Repo代码仓库中的代码质

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Flume开源增强特性 Flume开源增强特性 提升传输速度。可以配置将指定的行数作为一个Event，而不仅是一行，提高了代码的执行效率以及减少写入磁盘的次数。 传输超大二进制文件。Flume根据当前内存情况，自动调整传输超大二进制文件的内存占用情况，不会导致Out of Memory（OOM）的出现。

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端用户“zkcli/hadoop.hadoop.com@HADOOP.COM”的日志。 ZooKeeper中的用户详情： 在ZooKeeper中，不同的认证方案使用不同的凭证作为用户。 基于认证供应商的要求，任何参数都可以被认为是用户。 示例： SAMLAuthenticatio

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系统会自动添加预置框架关联的超参。 使用预置框架构建训练镜像 ModelArts平台提供了Tensorflow，PyTorch，MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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Toolkit除了提供以上产品能力以外，还支持包括微服务工程搭建等在内的诸多能力。 Huwei Clud Toolkit下的插件市场在不断扩大，能力在不断的提升，若想查看插件具体能力请前往插件能力分布。

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支持多机多卡环境下的模型分布式训练，大幅度提升模型训练的速度，满足海量样本数据加速训练的需求。 图17 支持训练过程多个GPU运行指标监控 支持在线模型评估，在不进行模型发布的前提下直接查看模型解译的效果，支持上传文件、WMTS和WMS图层进行模型评估。 集成主流深度学习框架，包括Py

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PA是典型的调度层弹性组件，通过HPA可以调整应用的副本数，调整的副本数会改变当前负载占用的调度容量，从而实现调度层的伸缩。 节点弹性伸缩：即资源层弹性，主要是集群的容量规划不能满足集群调度容量时，会通过弹出E CS 或CCI等资源的方式进行调度容量的补充。CCE容器实例弹性到CCI

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微认证课程学习的形式是什么样的？ 微认证课程学习分为在线视频学习和在线实验操作。 父主题： 微认证课程学习常见问题

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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 将模型训练生成的模型进行

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成分分析的开源软件风险如何分析？ 成分分析基于静态风险检测，会对用户上传的软件包/固件进行解压并分析其中的文件，识别包中文件包含的开源软件清单，并分析是否存在已知漏洞、License合规等风险。用户扫描完成后，建议按照以下步骤进行分析排查： 开源软件分析，分析开源软件是否存在以及软件版本是否准确。

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