深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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线性回归 概述 “线性回归”节点用于产生线性回归模型。它是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的统计分析方法。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象

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调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足，一味地增加数据，训练效果并不明显。

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线性支持向量机分类 概述 “支持向量机分类”节点构造一个线性支持向量机模型，支持二分类和多分类。该节点采用Trust Region Newton Method（TRON）算法优化L2-SVM模型，更适用于大规模数据的建模，模型训练效率更高。 算法实现方式的简介如下： 二分类 给定

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业务单元管理 路径：核心人事-控制台-组织结构-业务单元 图1 业务单元 业务单元的新增 单击【新建】弹出新建业务单元弹窗，在页面输入生效日期即该业务单元的创建日期以及其他信息后，单击【保存】，业务单元创建成功 图2 创建业务单元 业务单元的编辑 业务单元信息如有错误需要更正，选

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创建组织单元 组织单元是可以理解为成员账号的容器或分组单元，将账号分组到一起，作为一个单元管理，通常可以映射为企业的部门、子公司或者项目族等。OU可以嵌套，您可以在单个OU内创建多个 OU。一个OU只能有一个父OU，一个OU下可以关联多个子OU或者成员账号。 您可以在组织管理页面

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成本单元 成本单元概述 场景示例 管理成本单元 查看成本单元详情 成本单元的应用 父主题： 成本分配管理

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成本单元 什么是成本单元，工作原理是什么？ 什么时候需要创建成本单元？ 什么是沿用已有规则？ 什么是缺省值？ 是否可以创建多级分层的成本单元？ 什么是拆分规则？ 成本拆分结果是否会在成本分析、预算管理等页面呈现？

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0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、语音识别、 机器翻译 编程实验

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使用TensorFlow进行线性回归 首先在FunctionGraph页面将tensorflow添加为公共依赖 图1 tensorflow添加为公共依赖 在代码中导入tensorflow并使用 import json import random # 导入 TensorFlow 依赖库

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线性特征重要性 概述 用线性模型计算训练数据的特征重要性。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 特征的重要性和特征在线性模型中的weights，格式是dataFrame。

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知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。 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

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”列的“注册”。 图1 注册OU 确认子账号和OU上控制策略的信息。确认无误后，勾选“我了解重新注册组织单元的相关风险，并且我同意RGC服务将必要的角色和权限应用于我的组织单元和账号。”。 图2 确认OU信息 单击“注册”，注册OU需要等待一段时间。可以在组织结构中查看OU的注册

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创建组织单元 功能介绍 在根或父组织单元中创建组织单元。组织单元是账号的容器，使您能够对账号进行分组管理，并根据业务要求应用策略。此操作只能由组织的管理账号调用。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。

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组织单元管理 创建组织单元 列出组织单元 查询有关组织单元的信息 更改组织单元名称 删除组织单元 父主题： API

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成本单元概述 成本单元是一种基于规则引擎自动归集用户成本的工具。用户可以根据关联账号、产品类型、账单类型、成本标签、企业项目甚至是其他成本单元自定义条件规则，将名下的成本按照实际需求分组到有意义的分类。 成本单元从当月月初开始生效。如果您在月中新增或修改了成本单元，将追溯月初至今

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删除组织单元 功能介绍 从根或其他组织单元中删除组织单元。前提是您必须先移除该组织单元中的所有成员账号或将成员账号移动至其他组织单元，必须删除该组织单元中的所有子组织单元。此操作只能由组织的管理账号调用。 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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维护组织单元 前提条件 用户具有组织单元管理权限。 操作步骤 登录ISDP系统，选择“公共平台->系统配置->基础数据”，打开组织单元页面。 在“组织单元”页签右侧，点击按钮，可通过“下载导入模板”与“导入”、“导出”按钮进行批量操作。 在组织单元页面，点击“新建”按钮，配置组织单元信息。

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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使用pytorch进行线性回归 在FunctionGraph页面将torch添加为公共依赖 图1 torch添加为公共依赖 在代码中导入torch并使用 # -*- coding:utf-8 -*- import json # 导入torch依赖 import torch as t

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