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开始使用阿里云机器学习
阿里云机器学习平台是一套基于MaxCompute（原ODPS）的数据挖掘、建模、预测的工具，为您提供算法开发、分享、模型训练、部署、监控等一站式算法服务。通过统计学算法，对大量的历史数据进行学习从而生成经验模型，利用经验模型指导业务。您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，您可通过命令行来操作实验。
本文档主要描述如何在机器学习平台上完成一些基本的任务。文章将从以下顺序为您介绍：
- 1.快速开通并创建
- 2.数据准备
- 3.数据预处理
- 4.数据可视化
- 5.算法建模
- 6.模型评估
一.开通和创建
1.登陆阿里云官网，请先注册阿里云账号。
2.进入MaxCompute，选择相应的区域进行购买。目前阿里云机器学习支持“华东2”、“华北2”和“华南1”三个区域，推荐使用“华东2”，注意选择“按量付费”，如下图所示。
3.单击管理控制台进入机器学习控制台开通项目。需要完成以下三步：实名认证、创建AK、开通项目。
完成以上流程后，在控制台单击进入机器学习。
1.单击左上角的首页，进入产品首页。
2.选择一个模板创建。单击从模板创建开始创建模板，单击查看文档可以看到详细的案例说明。
模板包含完整的实验流程以及数据，可以帮助您快速上手使用，新手建议使用心脏病预测模板，可以参照文档进行学习。
3.模板创建需要十秒钟左右时间，创建成功后如下图所示。单击运行开始实验，可以右键单击每个组件观察实验产出。
二.数据准备
1.机器学习平台上传数据说明
机器学习平台底层支持两种数据源，一种是MaxCompute存储数据，另一种是OSS存储数据。
注意：使用MaxCompute作为存储，建议当数据小于20MB时使用机器学习IDE环境上传，当数据大于20MB时使用命令行工具上传。
- MaxCompute上传数据：MaxCompute主要用来存储表结构数据，支持稀疏与稠密两种格式的数据，支持机器学习IDE上传和命令行工具上传两种方式。这部分的数据主要针对平台中除了深度学习以外的算法组件。
- OSS上传数据：OSS数据源主要针对深度学习相关算法组件，可用来存储结构化或非结构化数据。
2.IDE端上传数据到MaxCompute
（1）.进入机器学习平台，单击数据源，创建表。
（2）.选择相应的数据源，并创建与之匹配的字段。建议使用txt格式上传，csv格式易出现特殊字符。
对于稀疏格式数据，请参考libsvm数据使用文件上传数据。
命令行工具上传数据到MaxCompute
MaxCompute提供多种数据上传方式。请参考数据迁移到MaxCompute的N种方式，选择最合适的方式上传数据。
OSS上传数据
OSS上传数据，请参见：https://promotion.aliyun.com/ntms/act/ossdoclist.html。
操作步骤
1.开通并进入机器学习界面后，单击左边菜单栏的首页，选择新建->新建空白试验，如下图所示。
2.单击左边菜单栏的组件，打开源/目标文件夹，向画布中拖入读数据表组件，在右侧表选择栏填入对应的MaxCompute表名，如下图所示。
（编辑：辽源站长网）
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