阿里云 _ 机器学习 _ 前记

记过几天的折腾，阿里云的机器学习公测权限终于申请下来了。
由于这个也是比较新的东西，从基础看起。

阿里云机器学习

阿里云机器学习平台是构建在阿里云 MaxCompute 计算平台之上，集数据处理、建模、离线预测、在线预测为一体的机器学习平台。

号称不需要编程，只需要拖拽就可使用实现数据挖掘，数据分析：

• 一站式的算法与智能应用的开发、发布与分享的平台
• 无需编码，据简单的拖拽即可完成数据挖掘，数据分析等功能

主要的名词：
MaxCompute：开放数据处理服务
项目(Project): 项目（也称项目空间）是 MaxCompute 最基本的组织对象。其他对象，例如表(Table)和实例(Instance)等都归属于某个项目。
实验（Experiment）: 实验是指阿里云机器学习平台用户搭建的数据工作流程或者数据应用。用户需要先建立一个实验实例，然后在实验画布上搭建数据流程。
MaxCompute 源表与 MaxCompute 目标表(Table): 表(Table)是 MaxCompute 中数据存储对象。与常见的关系型数据类似，MaxCompute 中的表逻辑上也是二维结构。源表指一个算法节点的输入，目标表指算法节点的输出。
组件（Nodes）： 组件是用户可以在阿里云机器学习平台上调用执行的最小操作单元， 例如数据导入导出、数据处理、数据分析、模型训练或者预测。
模型（Model）： 模型是特指一个算法或者机器学习训练组件产生的结果数据。模型是一类特殊的组件。
分区(partition) ： MaxCompute 表分区

以上的专有名词中，MaxCompute 为阿里的大数据工具，机器学习依托于 MaxCompute。
MaxCompute 源表与目标表可以认为是数据源，以及分析的结果。
至于数据源，可以使 OSS 文件，可以使用 RDS 即存数据，也可以直接建表然后导入文件。
组件也就实验的组成单位，在专有界面拖拽，然后按照自己的需求，实现模型设定与分析。

他们之间的关系：
项目为最基础,没有项目，则做不了实验，也就没有模型。

实验是实验自己预测的手段，需要根据数据源来培养自己的模型，进而预测。

虽然还没试验过，但是应该可以将预测的模型，保存下来。
然后通过 API 调用，进而实现通过参数输入，来预测结果，得到输出。

组件，是【无需编码，据简单的拖拽即可完成数据挖掘，数据分析等功能】的基础

可以看到有很多组件，具体怎么用，还不是很清楚。
不过，根据我的理解，就算知道组件是干什么的，在那些场景下用，但是不理解他的一些机制，应该会有很大的限制。

目前瞅了瞅，机器学习的算法好多。

这个是一个大工程，就从基础的开始吧。估计以后，还要学习统计学的一些知识。
还好 python 会一点，会有不少的帮助，看来还是多知道一点东西，说不定就在哪里用上了。

下次更新，尽量把【商品推荐】这个实验做完，记录下过程。