ML.NET机器学习、API容器化与Azure DevOps实践（一）：简介
打算使用几篇文章介绍一下.NET下的机器学习框架ML.NET的具体应用，包括一些常用的业务场景、算法的选择、模型的训练以及RESTful API的创建、机器学习服务容器化，以及基于Azure DevOps的容器化部署等等相关的内容。如果你从来没有玩过机器学习，也从来没有了解过ML.NET，那么，本文将会是一个很好的开始。 机器学习 机器学习是一种对算法和统计数据模型进行科学学习的方式，通过使用这种方式，计算机系统能够有效地基于模式与推断，而非遵循特定的指令序列来完成一项特定的任务。机器学习是人工智能科学的一个分支，属于人工智能范畴。 （参考： https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning ）。 分类 机器学习可以分为如下几类： 监督学习（Supervised Learning） 无监督学习（Unsupervised Learning） 半监督学习（Semi-supervised Learning） 增强学习（Reinforcement Learning） 监督学习 从给定的训练数据集中学习出一种算法，当的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求是包括输入和输出，也可以说是特征和目标。训练集中的目标是由人标注的。常见算法分为： 统计分类 （Classification，根据训练模型，通过给定的特征属性