实践！如何用阿里云的机器学习得出泰坦尼克号沉船事件中谁有更大的概率获救

2016-05-24 759 89

阿里云机器学习平台是一套基于MaxCompute（阿里云分布式计算引擎）的数据挖掘、建模、预测的工具。它提供算法开发、分享、模型训练、部署、监控等一站式算法服务，用户可以通过可视化的操作界面来操作整个实验流程，同时也支持PAI命令，让用户通过命令行来操作实验。

该平台沉淀了阿里巴巴的机器学习算法体系和经验，从数据的预处理、到机器学习算法、模型的评估和预测动能。

操作界面

阿里云机器学习平台架构

阿里云机器学习平台的架构图

通过上面的架构图就可以看出，用户可以通过可视化界面实现实验的搭建服务，底层的算法和计算引擎完全解耦，数据加工人员只需要考虑每个算法的准确率和效能，无需操心底层的计算。每个算法以plugin的形式运行在MaxCompute（阿里云分布式计算引擎）上，计算结果会以可视化的方式返回并展现给用户。

结果展示图

人人都是大数据玩家

阿里云

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实时预测用户对物品偏好 阿里云推荐引擎帮助你更好的提升业务

现实中有很多企业或创业者，不晓得如何用数据来更好的运营自己的产品或网站，而阿里云推荐引擎（Recommendation Engine）的出现，则很好的解决了这个问题。 阿里云推荐引擎是一款用于实时预测用户对物品偏好的数据工具，能够帮助客户面对众多物品信息时发现令用户感兴趣的物品。 这是怎么做到的？我们来看看它的原理。 推荐系统一般包括展现子系统、日志子系统和算法子系统三个部分，三者互为一体。 “展现”部分不仅要负担展现，还是数据采集的窗口，用户在展现系统的所有行为通过日志录入，采集到的数据经过算法子系统的计算，可以得到用户的偏好或者个性化兴趣，然后回过头来指导“展现”部分怎样做的更聚焦。 阿里云推荐引擎（RecEng）是推荐系统的一部分，主要实现的是算法子系统，需要和其他子系统配合工作。它让企业快速搭建自己的个性化推荐系统，支持企业定制个性

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