Azure 机器学习模型搭建实验

学习目标

• 了解 Azure 机器学习平台，知道机器学习流程

Azure 平台简介

Azure Machine Learning（简称"AML"）是微软在其公有云 Azure 上推出的基于 Web 使用的一项机器学习服务，机器学习属人工智能的一个分支，它技术借助算法让电脑对大量流动数据集进行识别。这种方式能够通过历史数据来预测未来事件和行为，其实现方式明显优于传统的商业智能形式。

微软的目标是简化使用机器学习的过程，以便于开发人员、业务分析师和数据科学家进行广泛、便捷地应用。

这款服务的目的在于"将机器学习动力与云计算的简单性相结合"。

AML 目前在微软的 Global Azure 云服务平台提供服务，用户可以通过站点：https://studio.azureml.net/ 申请免费试用。

实验目的

了解机器学习从数据到建模并最终评估预测的整个流程。

注：本章节内容为实验指引，完整的实验步骤需要在 Azure 平台上实际操作完成。

版本差异（机器学习栈 → 当前版本）

本文讲解的机器学习概念（算法分类、工作流、评估）与 scikit-learn 核心 API 保持稳定；新特性以官方文档为准。