Ескертпе
Бұл бетке кіру үшін қатынас шегін айқындау қажет. Жүйеге кіруді немесе каталогтарды өзгертуді байқап көруге болады.
Бұл бетке кіру үшін қатынас шегін айқындау қажет. Каталогтарды өзгертуді байқап көруге болады.
Применимо к:
SQL Server 2017 (14.x) и более поздним версиям Azure SQL Управляемый экземпляр
В этой статье описываются учебники и краткие руководства по использованию Python для Служб машинного обучения SQL Server и Кластеров больших данных.
В этой статье описываются учебники и краткие руководства по Python для Служб машинного обучения SQL Server.
В этой статье описываются учебники и краткие руководства по Python для Служб машинного обучения в Управляемом экземпляре SQL Azure.
Учебники по Python
| Учебник | Description |
|---|---|
| Прогнозирование проката лыж с помощью линейной регрессии | Используйте Python и линейную регрессию для прогнозирования числа лыж напрокат. Используйте записные книжки в Azure Data Studio для подготовки данных и обучения модели, а также T-SQL для развертывания модели. |
| Категоризация клиентов с помощью кластеризации методом k-средних | Используйте Python для разработки и развертывания модели кластеризации методом k-средних, чтобы классифицировать клиентов. Используйте записные книжки в Azure Data Studio для подготовки данных и обучения модели, а также T-SQL для развертывания модели. |
| Создание модели с помощью пакета revoscalepy | Демонстрирует запуск кода из удаленного клиента Python с помощью SQL Server в качестве контекста вычислений. В этом учебнике создается модель с помощью rxLinMod из библиотеки revoscalepy. |
| Аналитика данных Python для разработчиков SQL | В этом полном пошаговом руководстве демонстрируется процесс создания полного решения Python с помощью T-SQL. |
| Учебник | Description |
|---|---|
| Прогнозирование проката лыж с помощью линейной регрессии | Используйте Python и линейную регрессию для прогнозирования числа лыж напрокат. Используйте записные книжки в Azure Data Studio для подготовки данных и обучения модели, а также T-SQL для развертывания модели. |
| Категоризация клиентов с помощью кластеризации методом k-средних | Используйте Python для разработки и развертывания модели кластеризации методом k-средних, чтобы классифицировать клиентов. Используйте записные книжки в Azure Data Studio для подготовки данных и обучения модели, а также T-SQL для развертывания модели. |
Краткие руководства для Python
Если вы еще не работали с машинным обучением SQL, можете также изучить краткие руководства по Python.
| Быстрое начало | Description |
|---|---|
| Запуск простых скриптов Python | Изучите основы вызова Python в T-SQL с помощью sp_execute_external_script. |
| Использование структур данных и объектов с помощью Python | Показывает, как SQL использует пакет Python pandas для работы со структурами данных. |
| Создание и оценка модели прогнозирования на Python | Объясняется, как создать, обучить и использовать модель Python для создания прогнозов на основе новых данных. |