开发者学堂课程【机器学习实战：总结与回顾】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。
课程地址：https://developer.aliyun.com/learning/course/530/detail/7143
总结与回顾
内容介绍
一、回顾
二、思考与练习
一、回顾
PAI 部分已经学习完毕，接下来做一个简单的总结与回顾，首先回顾下学过的内容，第一部分就是介绍了机器学习 PAI 的产品的一些基本情况，一些基本操作等等，然后带着大家实际开通了一下 PAI 的服务，使用 PAI 的统计分析的组件对我们的 iris 数据集进行了一个数据的探查。
接着基于 iris 数据集使用机器学习 PAI 的机器学习的组件，主要就是使用的 randomfist K 的模型，对数据集进行分类模型的建模，然后进行数据集的测试和评估。
另外还介绍了如何去部署去应用这个模型，两种方式是在线部署和离线部署，最后简单介绍了一下使用 PAI对iris 数据集进行聚类分析大概是怎样的流程，希望大家通过上述的学习能实现一下目标，评估一下自己有没有达到，第一，要了解机器学习 PAI 的一些主要特点；
第二，要掌握使用 PAI 进行数据分析，PAI 中一些统计相关的组件掌握几个主要的。
第三，学会使用 PAI 进行分类分析。
第四，也需要掌握 PAI 进行聚类分析。
二、思考与练习
1. 开通机器学习 PAI ，尝试统计、分类、聚类等操作。
2. 使用 PAI 完成之前课程中的课后练习。(进行机器学习算法、流程时讲了许多例子)
3. 找一个周知数据集，按照机器学习的流程，完成一个完整的小项目。
进行机器学习算法、流程时讲了许多例子，有很多知识点，希望大家使用 PAI，PAI 算是一个工具或者服务使用 PAI 将之前课程中的课后练习或者课程中讲的知识点来实现一下，本套课程也配了一个实验或者一个小项目叫做泰坦尼克的生成预测，大家做这个时可以体验一下整个项目的流程。
建议大家除了我们带的生成预测项目以外自己找一些数据集按照流程去熟悉一下，对机器学习整个的了解包括机器学习 PAI 工具的使用会有很大的帮助，以上就是本章所有的内容。
