使用心力衰竭数据集的Udacity Azure ML纳米顶点项目 目录 介绍 该项目是我对Uadacity的Azure机器学习纳米学位的最高项目。 我选择的数据集来自Kaggle的“心力衰竭”数据集。 我正在做这个项目，以纪念五年前这个月因心力衰竭而去世的母亲。 我非常有兴趣了解影响心力衰竭的因素，并了解我是否也有患这种疾病的风险。 我还想提一下，心力衰竭是一种非常特殊的心脏病，心脏太虚弱，无法泵送必要的血液。 在数据集中，“ ejection_fraction”是一个重要属性，它指示每个心脏

Internet防火墙操作决策 该项目是Udacity Azure ML Nanodegree的一部分。 在这个项目中，我们将使用Internet防火墙操作数据集。 我们将使用Azure配置和部署基于云的机器学习生产模型。 我们使用Hyper Drive和Auto ML方法来开发模型。 然后，检索具有最高准确度的模型（在这种情况下，是投票合奏。准确性：99.83％），并通过启用身份验证将Azure容器实例（ACI）作为Web服务部署到云中。 部署模型后，将通过从服务获得响应来分析端点的行为，并在