Microsoft Azure Machine Learning 2nd Ed:实战数据科学与建模部署教程

《微软Azure机器学习预测分析实战第二版》是一本实用教程，专为数据科学和机器学习领域提供深入介绍，特别是针对构建和部署预测模型。该书于2015年2月18日正式发布，作者Roger Barga、Valentine Fontama和WeeHyong Tok采用任务导向的方式，通过具体案例确保读者能够立即开始利用这款新服务。 书中涵盖了Microsoft Azure机器学习服务的各个方面，从数据接入到机器学习应用，包括推荐系统、倾向性模型、客户流失和预测维护模型的创建。读者将学习如何快速开发并部署在Azure上运行的复杂预测模型。本书不仅提供了理论知识，而且强调实践操作，使读者能够理解和掌握如何在实际工作中有效地使用该平台。 重点内容包括： 1. **服务概述**：介绍了Azure Machine Learning的架构和核心功能，以及它在云计算环境中的地位。 2. **数据管理**：讲解如何导入、预处理和清洗数据，以支持机器学习模型的训练。 3. **模型构建**：通过实例演示如何使用Azure的工具（如实验设计、算法选择和特征工程）来创建各种类型的预测模型。 4. **模型评估与优化**：探讨如何评估模型性能，包括精度、召回率和AUC等指标，以及调整参数以提高预测效果。 5. **部署与服务化**：介绍如何将模型打包成Web服务，以便在生产环境中实时应用或API调用。 6. **案例研究**：书中提供了实际项目示例，帮助读者理解如何将理论知识转化为实际应用场景。 版权信息表明，所有内容受版权保护，除非符合特定的复制条件，如学术研究或供个人计算机系统使用的材料。本书旨在帮助读者掌握最新技术，同时尊重版权法规，鼓励创新和学习。 《微软Azure机器学习预测分析实战第二版》是一本深入浅出的指南，适合数据科学家、工程师和企业希望利用云端机器学习能力提升业务预测效能的专业人士阅读和学习。通过本书，读者不仅能学到技术细节，还能学会如何将这些工具应用于实际商业场景中。