我正在开发一个使用原始加速度计数据的Android应用程序，并且我想通过机器学习来对数据进行分类，例如使用Azure ML服务。例如，当设备在空间中移动成1的形状时，应用程序中指定的文本字段应该生成数字1。我决定使用机器学习来分类这些动作，但我不知道如何存储数据并将其发送到机器学习服务进行训练。目前，我在应用程序中创建了一个SQLite表，每当传感器数据发生变化时，就添加传感器的X、Y、Z值。之后我将数据发送到机器学习服务，但遇到了问题。数据只包含一个动作对应的1。我该如何存储同一动作的多个数据以及其他动作的数据（这些数据将代表不同的数字，如2、3）并将它们发送到机器学习服务呢？
回答：
@隐藏人名，根据我的理解，我认为你想将原始加速度计数据发送到Azure并存储到某个存储服务中，以便在机器学习服务中导入。
根据我的经验，我认为最佳做法是创建一个EventHub或IoTHub实例来接收这些原始加速度计数据。
然后创建一个Stream Analytics来将传感器数据从EventHub或IoTHub传输到Azure Blob存储。
最后，您可以将这些Blob存储中的数据导入到机器学习服务中，请参见https://azure.microsoft.com/en-us/documentation/articles/machine-learning-import-data-from-online-sources/。
