使用 Azure 机器学习训练模型 Azure 机器学习提供了多种训练模型的方法，从使用 SDK 的代码优先解决方案到自动化机器学习和可视化设计器等低代码解决方案。使用以下列表来确定哪种训练方法适合您： 这些训练方法中的每一种都可以使用不同类型的计算资源进行训练。这些资源统称为 计算目标 。计算目标可以是本地计算机或云资源，例如 Azure 机器学习计算、Azure HDInsight

训练 模型仅仅意味着学习（确定）所有权重的良好值以及来自标记示例的偏差。在监督学习中，机器学习算法通过检查许多示例并尝试找到最小化损失的模型来构建模型；这个过程称为 经验风险最小化 。 损失是对错误预测的惩罚。那是， 损失 是一个数字，表示模型对单个示例的预测有多糟糕。如果模型的预测是完美的，则损失为零；否则，损失更大。训练模型的目标是找到一组权重和偏差 低的 所有示例的平均损失。例如，图 3

学习关于... 机器学习 使用 AWS 专家构建的内容开始机器学习培训 如果您是初学者，正在寻找一个明确的起点来帮助您在 AWS 云中发展职业生涯或积累机器学习知识，我们建议您从 AWS 学习计划开始。 这套按需课程将帮助您提高技术技能，并学习如何应用机器学习 (ML)、人工智能 (AI) 和深度学习 (DL) 来释放您角色中的新见解和价值。学习计划还可以帮助您准备 AWS 认证机器学习 –

机器学习 (ML) 训练模型是一个为 ML 算法提供足够的训练数据以供学习的过程。 机器学习模型可以经过训练，以多种方式帮助企业，包括快速处理大量数据、查找模式、发现异常或测试相关性，而这些对于人类在没有帮助的情况下很难做到。 本文全面介绍了机器学习模型训练。如果您好奇，请继续阅读！ 什么是模型训练？ 数据科学开发生命周期的核心是模型训练，数据科学团队致力于优化算法的权重和偏差

机器学习已经成为一个经常被使用的术语，以至于越来越难以准确理解它是什么以及它应该做什么。机器学习的定义要么太宽泛，要么太狭窄，以至于无法理解机器学习的真正工作原理，而且机器学习备忘单太多，以至于事情常常变得令人困惑。 什么是机器学习？ 机器学习最全面的定义是，“通过以观察和现实世界交互的形式向计算机提供数据和信息，让计算机像人类一样学习和行动，并随着时间的推移以自主方式改进其学习能力” ”。

市面上有太多现成的机器学习模型，学习起来可能会让人不知所措，特别是对于那些对数据科学相对陌生的人来说。随着我通过课程和工作经验了解更多关于机器学习的知识，我决定撰写我的第一篇 Medium 文章，从较高的层面涵盖一些最流行的 ML 算法。 本指南并不是所有重要想法的综合清单。相反，它概述了如何将 ML 算法用于不同目的。我将通过用例来介绍模型，例如预测数值、二元分类、聚类等

在过去的几十年里，机器学习极大地改变了事物的运作方式和决策方式。如今，几乎每个行业都在以某种方式有效利用不同的机器学习概念。正因为如此，与机器学习相关的职位数量急剧增加，越来越多的求职者和应届生都在努力学习机器学习技能。 我们都知道机器学习是一个广阔的领域，即使经常接触类似的任务，也有许多概念需要记住。因此，如果学习者能够获得一些简短的笔记，那么他们就可以毫不费力地修改和重温基本概念和技巧

介绍 欢迎使用 Scikit-Learn 备忘单。 如果您是数据科学爱好者，那么您可能听说过 scikit-learn，这是一个开源 Python 库，可以轻松实现各种机器学习算法。对于任何想在数据科学领域取得优异成绩的人来说，这是必须了解的。 无论您已经熟悉 scikit-learn 还是刚刚开始，这份 scikit-learn 备忘单都是有用的资源。

机器学习 提供了一些有用的机器学习算法流程图和表格。仅选择最完整的内容进行收录。 1. 监督学习 监督学习中使用的模型试图通过将输入映射到输出，将以前见过的数据中发现的模式概括为未见过的数据。回归模型（我们尝试预测连续变量，例如股票价格）或分类模型（我们尝试预测二元或多类因素，例如客户是否会流失）是监督学习的两个示例楷模。我们将在下面的部分中介绍两个广受欢迎的监督学习模型类别

机器学习模型 机器学习模型被定义为训练过程输出的数学表示。 机器学习是对不同算法的研究，这些算法可以通过经验和旧数据自动改进并构建模型。机器学习模型类似于旨在根据以前的经验或数据识别模式或行为的计算机软件。学习算法发现训练数据中的模式，并输出一个 ML 模型，该模型捕获这些模式并对新数据进行预测。 让我们了解一个 ML 模型的示例，其中我们正在创建一个应用程序来根据面部表情识别用户的情绪。因此