001-概述 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
001-概述 概述 您可在可视化建模面板中执行以下操作： 运行 AutoML 运行记录
发布模型 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
发布模型 发布模型 训练作业训练完成后支持直接发布模型到模型仓库。 模型列表中，训练完成模型支持『发布』操作，点击『发布』进入发布界面 在发布界面，完成相关配置，如下所示： 2.1 填写下图所示基本信息。『模型类型』和『版本』由系统自动生成，不支持修改。重新发布时，『模型名称和『模型描述』会自动填充，无需再次填写。 2
镜像使用 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
镜像使用 镜像构建后，可以在作业建模、在线服务、批量预测中使用。 作业建模中使用 创建作业建模任务，选择用户资源池时，可以选择自定义镜像。 选择预置镜像： 选择自定义镜像，可以看到可使用的镜像列表。其中自定义镜像需要按照镜像规范进行构建。 其中，可选择的自定义镜像，是和选择的用户资源池中的区域相同的镜像仓库中的镜像。
整体说明 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
整体说明 训练完成后，可将模型部署在公有云服务器上，通过API进行调用。当前表格预测模型仅支持公有云部署，即将模型部署在BML提供的云端机器资源中，您可以通过访问在线API实时获取模型结果。模型部署在BML提供的云端机器资源中，您可以通过访问在线API实时获取模型结果。 公有云API 训练完成的模型存储在云端，可通过独
Notebook简介 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
Notebook简介 BML基于Jupyter提供了在线的交互式开发环境。Notebook不但免去了用户准备开发环境的过程，而且可以帮助用户轻松的实现数据集、代码以及模型的管理。 基本概念 数据集：通过导入操作可以将BML中已创建的数据集下载到Notebook的data目录中。 类型：为简化用户开发，平台根据用户选择的
015-图算法 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
LPA LPA算法是一种基于图的半监督学习方法，其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建立关系完全图模型，在完全图中，节点包括已标注和未标注数据，其边表示两个节点的相似度，节点的标签按相似度传递给其他节点。 输入 输入数据集，包括源顶点列，目标顶点列。
资源池使用简介 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
资源分配说明 入口：资源池管理下已挂载且处于在线状态的用户资源池操作栏 可操作角色：当前区域（region）下的超级管理员、资源管理员 点击资源分配，进入到资源分配页面；资源池需要分配至项目空间后才可使用。
资源池管理简介 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
状态说明 创建资源池后可能会出现如下的状态： 初始化：点击创建后，平台将根据用户所填写的信息进行初始化，这个过程会持续几分钟或者十几分钟，请稍事等待。 在线：资源池已经创建成功，用户可以正常使用。
006-回归算法 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
岭回归 岭回归可以被看作为一种改良后的最小二乘法，它通过向损失中添加L2正则项有效防止模型出现过拟合，且有助于解决非满秩条件下求逆困难的问题，从而提升模型的解释能力。 输入 输入一个数据集，数据集的特征列是数值或数组类型，标记列是数值类型。 输出 输出岭回归模型。
016-统计分析组件 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
右键“全表统计 组件，选择“查看数据” > 输出数据集 ，查看输出结果。
