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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通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容,zh-cn或者en_us Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 instance_id

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安全漏洞报告中问题文件或者漏洞特征信息为空? 安全漏洞扫描结果中，我们会展示相关的问题文件及特征信息，但是在实际报告会发现存在问题文件或者漏洞特征信息为空的情况，如下图所示： 这是因为部分检查项是针对全局性的，不针对某个文件，所以存在问题文件跟漏洞特征信息为空情况，属于正常现象。

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如何获得微认证的学习材料？ 华为云开发者学堂提供在线的视频课程，对应课程的实验手册可以在微认证详情页面上获取。 父主题： 微认证课程学习常见问题

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外由于原始的数据集较小，采用了Imbalanced-Learn中的SMOTE算法，进行了数据集的扩充。下表为扩充过后的数据集统计信息。 乳腺癌数据集统计信息。 统计量 取值 特征数目 30 xx医院的训练样本数目 7366 其他机构的训练样本数目 7366 测试集样本数目 7257

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14：图像中目标框的面积占比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 15：图像中目标框的边缘化程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 16：图像中目标框的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 17：图像中目标框的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 18：图像中目标框的堆叠程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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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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自动学习（新版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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自动学习（旧版） 自动学习简介 图像分类 物体检测 预测分析 声音分类 文本分类 使用窍门

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检查的场景，则可以上传产品图片，将图片标注“合格”、“不合格”，通过训练部署模型，实现产品的质检。 物体检测 物体检测项目，是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片，用合适的框标注物体作为训练集，进行训练输出模型。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体的计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。

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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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分类模型。可应用于商品的自动分类、运输车辆种类识别和残次品的自动分类等。例如质量检查的场景，则可以上传产品图片，将图片标注“合格”、“不合格”，通过训练部署模型，实现产品的质检。 物体检测 物体检测项目，是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片，用合适的框标注物体作为训练集，进

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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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“随机决策森林回归”节点用于产生回归模型。随机决策森林是用随机的方式建立一个森林模型，森林由很多的决策树组成，每棵决策树之间没有关联。当有一个新的样本输入时，该样本取值为所有决策树的预测值的平均值。 随机决策森林回归中的决策树算法是递归地构建决策树的过程，用平方误差最小准则，进行特征选择，生成二叉树。平方误差计算公式如下：

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数据处理简介 数据管理模块在重构升级中，对未使用过数据管理的用户不可见。如果要使用数据管理相关功能，建议提交工单开通权限。 ModelArts平台提供的数据处理功能，基本目的是从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。当数据采集和接入之后

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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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运行越来越多的CPU资源来提供充足算力。采用按需实例会在成本可控上遇到较大挑战。 竞享实例的应用 客户通过使用竞享实例来降低用云成本，并在预算范围内尽可能的扩大集群规模，提升业务效率。客户要面对的最大挑战是一定概率的实例终止情况，通过保留一定量的按需实例作为竞享实例的BackUP

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，并结合企业与机构的安全合规与防护需求，帮助企业与机构满足国家及行业法律法规要求，同时实现对安全风险与安全事件的有效监控，并及时采取有效措施持续降低安全风险，消除安全事件带来的损失。 云防火墙服务CFW：是新一代的云原生防火墙，提供云上互联网边界和VPC边界的防护，包括：实时入侵

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EdgeFabric）服务部署，IEF通过纳管您的边缘节点，提供将云上应用延伸到边缘的能力，联动边缘和云端的数据，满足客户对边缘计算资源的远程管控、数据处理、分析决策、智能化的诉求。同时，在云端提供统一的设备/应用监控、日志采集等运维能力，为企业提供完整的边缘和云协同的一体化服务的边缘计算解决方案。 已发布区域：北京四、北京二

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如果开启“自定义行为类型”, 算法则按用户设置的行为类型及权重进行排序预处理任务，否则默认使用数据源中的行为类型及权重进行任务。 “正向行为类型”：设置正向行为的类型及权重值。 “负向行为类型”：设置负向行为的类型及权重值。 行为去重方式 将行为数据中某个用户对某个物品的多条记录进行去重，目前支持按

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model_input_features_col - 特征向量的列名 prediction_col - 训练模型时，预测结果对应的列名，默认为"prediction" max_depth - 树的最大深度，默认为5 max_bins - 特征分裂时的最大分箱个数，默认为32 min_instances_per_node

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