如何使用AmazonMachineLearning构建机器学习预测模型
【编者按】AWS宣布推出亚马逊机器学习服务（AmazonMachineLearning），声称这项新的AWS服务来自于亚马逊内部的数据科学家用于创建机器学习模型的技术，可以帮助你使用你所收集到的所有数据来提高你决策的质量。你可以使用大量数据来建立并微调预测模型，然后大规模使用亚马逊机器学习进行预测（在批处理模式下或者在实时模式下）。即使没有统计学高级文凭或者对于建立、运行、维护你自己的处理和存储基础架构不熟悉，你也能从机器学习中受益。AWS首席布道者JeffBarr撰写了一篇博文，一步一步地介绍了如何使用亚马逊机器学习服务构建预测模型。为了从机器学习中受益，你需要有一些可以用于训练的现有数据。
文件下载
评论信息
其他资源
- CH438Q stm32 demo 原理图 ad库
- The Finite Volume Method in Computational Fluid Dynamics
- retinex算法代码MSR
- BNF范式查看器
- PC与松下PLC通讯源码
- SystemVerilog for Verification(最新版)
- 比较全面的SQLiteHelper帮助类
- Asp.Net航空公司网上电子售票系统毕业设计
- SQLyog13.1.1.rar
- 游程编码、算术编码、哈夫曼编码、预测编码
- C#asp.net航空售票系统
- GitTool.zip
- github-slideshow：由机器人提供动力的培训资料库-源码
- vb+sql server图书借阅管理系统
- Jira+mysql5.7解决包.rar
- enjincraft：用于与Enjin平台集成的Minecraft插件-源码
- 全国省市区json数据文件
- visual c++ HGE游戏引擎 斜45度 伪2.5D 天气下雨下雪 日出日落 光照变化.zip
- Analysis of Phylogenetics and Evolution with R （the second edition)
- cocoslua 3d搓牌效果
- 3D Nand FTL映射管理方案
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明