機器學習是一項資料科研技術，可以讓計算機根據現有的資料來**將來的行為、結果和趨勢。 使用機器學習，計算機可以在不需顯式程式設計的情況下進行學習。
可將機器學習視為人工智慧 (ai) 的子類別。 機器學習的**可讓應用和裝置變得更聰明。 在網上購物時，機器學習可根據購買的產品幫助推薦其他產品。 刷信用卡時，機器學習可將這筆交易與交易資料庫進行比較，幫助檢測詐騙。 當吸塵器機械人打掃房間時，機器學習可幫助它確定作業是否已完成。
azure 機器學習是一種雲**分析服務，使用它可以快速建立**模型，並將其部署為分析解決方案。
可以從現成可用的演算法庫開始工作，在連線 internet 的電腦上使用它們建立模型和快速部署**解決方案。 可以從 cortana intelligence 庫中的現成示例和解決方案著手。
azure 機器學習不僅提供**分析建模工具，還提供完全託管的服務，可以通過此服務將**模型部署為隨時可用的 web 服務。
**分析使用稱為演算法的數學公式分析以往或當前的資料，找到模式或趨勢，以便**將來的事件。
azure 機器學習具有在雲中建立完整的**分析解決方案所需的一切功能，從大型演算法庫、用於構建模型的工作室，到可將模型部署為 web 服務的簡單方法。 快速建立、測試、實施和管理**模型。
在 機器學習工作室中，可以通過拖放和連線模組快速建立**模型。 可以試驗不同的組合，並且這種試驗都是免費的。
以下教程說明了如何實施**分析模型：
機器學習的術語有點難懂。 下面提供了重要術語的定義。 可以使用下面的「意見」部分告訴我們還要闡釋哪些術語。
資料探索 是收集大量的、通常是非結構化的資料集的相關資訊，找到要重點分析的特徵的過程。
資料探勘 指自動化的資料探索。
描述性分析 是分析資料集以彙總事件的過程。 大多數商業分析（例如銷售報表、web 指標和社交網路分析）都具有描述性。
**分析 是從歷史資料或當前資料構建模型，以**將來結果的過程。
監督式學習 演算法使用帶有標籤的資料（即，包含所需示例答案的資料）進行訓練。 例如，識別信用卡盜用的模型，是通過包含已知詐騙收費和有效收費標記資料點的資料集訓練的。 大多數機器學習都是監督式的。
非監督式學習 用於不帶標籤的資料，目標是查詢資料中的關係。 例如，可以查詢具有類似消費習慣的客戶人口統計資訊。
機器學習模型將嘗試回答的問題或要**的結果抽象化。 模型是通過現有資料訓練和評估的。
訓練資料
通過資料訓練模型時，將使用已知資料集，基於資料特徵進行模型調整，以求獲得最準確的結果。 在 azure 機器學習中，模型是通過處理訓練資料和功能模組（例如評分模組）的演算法模組構建的。
在監督式學習中，如果要訓練詐騙檢測模型，可以使用一組標記為詐騙或有效的交易。 隨機拆分資料集，並使用一部分資料訓練模型，使用另一部分測試或評估模型。
評估資料
訓練模型後，使用剩餘測試資料來評估模型。 使用已經知道結果的資料，判斷模型的**是否準確。
機器學習簡介
機器學習簡介 機器學習是人工智慧的乙個分支。人工智慧的研究是從以 推理 為重點到以 知識 為重點，再到以 學習 為重點，一條自然 清晰的脈絡。顯然，機器學習是實現人工智慧的乙個途徑，即以機器學習為手段解決人工智慧中的問題。機器學習在近30多年已發展為一門多領域交叉學科，涉及概率論 統計學 逼近論 凸...
機器學習 簡介
機器學習，即人工智慧的乙個分支，人工智慧目前具有一定的限制，無法突破強人工智慧，即無法像人類一樣思考，感受等。機器學習其實就是通過大量的資料輸入，找出符合資料集的演算法模型，在輸入新的資料集時在進行判斷其屬性，是數學 計算機和統計學的集合。類似於人類的學習經驗，使用經驗判斷的過程。機器學習在於區分和...
機器學習簡介
機器學習101 在這篇博文中，我們將從以下幾個方面簡要地向大家介紹一下機器學習。如果你不是這方面的專家，也不需要擔心，因為在這篇博文中談及的內容僅需要高中的數學知識就足夠了。什麼是機器學習？牛津詞典將機器學習定義為 the capacity of a computer to learn from e...