Azure机器学习数据转换

Question

可以使用机器学习来转换/修改数字列表。

我有很多对从车辆ECU读取的二进制文件，在调整车辆之前读取原始文件或库存文件，以及修改了引擎参数的修改文件。这些文件基本上是小端或大端16位数的列表。

我想知道是否可以将这些文件对提供给机器学习，并且可以获取新的库存文件并尝试转换或调整该库存文件。

如果有人能告诉我这是否是可能的话，我将不胜感激。我发现的所有示例似乎都是在对数据做出决策而不是进行任何类型的转换。

此外，我希望使用azure。

Answer 1

我们需要有关您的具体问题的更多信息才能回答。但是，受监督的机器学习可以使用大量输入（例如您的股票文件）和输出（比如调整值）获取数据，并了解这些输入和输出之间的相关性，然后能够预测输出新的投入。 （在机器学习术语中，这些输入被称为＆＃34;特征＆＃34;并且输出被称为＆＃34;标签＆＃34 ;.）

现在，在有监督的机器学习中，有一类称为回归算法的算法。回归算法允许您预测数字（听起来像您想要的）。

现在，我看到的问题是，如果我能正确理解您的问题，那么您需要调整一整套值。两件事：

1. 这些价值是否相互依赖并相互影响？您的库存文件中未包含的任何其他因素是否会影响数字的调整方式？这些将需要作为模型中的功能包含在内。
2. 回归算法会预测单个值，因此您需要为要调整的stock文件中的每个值构建一个模型。

有关详细信息，您可能需要查看Choosing an Azure Machine Learning Algorithm和How to choose algorithms for Microsoft Azure Machine Learning。

同样，我需要更多地了解您的数据，以提出更好的建议，但我希望有所帮助。