使用Azure机器学习进行预测分析实战指南

"Predictive Analytics with Microsoft Azure Machine Learning (Apress, 2nd ed, 2015)" 是一本面向数据科学和机器学习实践的教程书籍，专注于构建和部署预测模型。书中深入介绍了2015年2月18日发布的微软Azure Machine Learning服务，提供了构建推荐系统、倾向性模型以及客户流失和预测性维护模型的实用指导。 本书通过任务导向的描述和具体的端到端示例，使读者能够立即开始使用这项新服务。从数据输入到应用机器学习，再到评估模型和将其部署为Web服务，涵盖了该服务的所有方面。书中的内容旨在帮助读者快速构建和部署使用Azure Machine Learning的复杂预测模型。 作者Roger Barga、Valentine Fontama和Wee Hyong Tok在书中详细讲解了如何利用Azure Machine Learning的特性，包括但不限于数据预处理、特征工程、模型选择、训练、验证、调优和模型部署。此外，还可能涉及了相关的算法，如决策树、随机森林、支持向量机、神经网络和回归分析等。书中可能还包括了如何使用Azure Machine Learning Studio进行实验设计，以及如何将训练好的模型打包成Web服务，以便于其他应用程序或者系统集成使用。 此外，书中的案例研究可能覆盖了各种业务场景，如零售业的客户购买行为预测、电信行业的用户流失预测、制造业的设备故障预测等。这些实例有助于读者理解如何将理论知识应用于实际问题解决，并提升在数据分析和预测建模方面的技能。 通过阅读这本书，读者不仅可以掌握Azure Machine Learning的基本操作，还能了解预测分析的整个流程，包括数据准备、模型构建、模型评估和部署。对于想要进入或已经从事数据科学和机器学习领域的专业人士来说，这本书是理解和应用Azure Machine Learning的宝贵资源。