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我已經在AWS 創建的模型包含按日期例如銷售記錄類型：營業，時間：2016年8月1日，成功： 1（1是一個布爾）我想預測多少銷售額將在1個月後，從最新的日期（2016年8月1日）這意味着類型=銷售和時間> 2016組合 - 08-01和成功= 1 任何想法如何實現這一感謝ü

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在亞馬遜機器學習中定期創建數據源和ML模型

我已經創建了一個數據源並在亞馬遜機器學習中訓練了機器學習模型。數據駐留在用於創建數據源的S3中。但是，我的應用程序每秒都會向S3添加新數據，因此我需要一種可以生成數據源並定期訓練模型的方法。有沒有一種方法可以實現這個目標？任何幫助表示讚賞。

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亞馬遜機器學習工作室：同時使

我使用Amazon機器學習Studio的二元分類算法，其中我已經調整好自己的得分閾值0.01按我的要求，實時預測調整分數門檻不適用。因此，所有將預測分數高於0.01的記錄應預測。然而，同時使實時預測，儘管計算預測的分數大於0.01，預測標籤返回0。燦有人向我解釋爲什麼在進行預測時調整後的閾值不適用？

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Cretae Datasourse機器學習AWS通過SDK

我想使用AWS機器學習SDK創建數據源。起初，我要將csv數據文件上傳到S3存儲中，也就是SDK。然後我更新這個文件的桶策略。畢竟只有我試圖創建數據源，但我收到錯誤：故障（1）：您沒有權限訪問「S3：//training-data/input/test-likes.csv」。聯繫's3：//training-data/input/test-likes.csv'的所有者以獲取讀取權限。需要什麼

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不同規模的機器學習模型？

一旦完成訓練並生成模型，模型大小可以根據所使用的數據集和算法而變化。我想知道什麼是範圍（以MB爲單位）（「一般」）模型大小可以變化。 Amazon ML將模型大小的限制設置在1MB到1GB之間。這個問題主要圍繞收集有關組織生成的模型平均大小的信息？組織生成的大多數模型都是多少尺寸？相關字段中的任何指針都會有幫助。

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如何解讀AWS機器學習服務的性能結果？

我正在與亞馬遜網絡服務機器學習服務的試點工作，我有些疑惑。我已經使用了二元分類器模型，在我看來，所得結果的直方圖與數值結果不匹配。根據直方圖，假陽性的分佈高於真陰性的分佈，但數值結果不會呈現這種行爲。 778個真陽性 15178真陰性 6663誤報 173漏報任何人都可以帶來一些見解這件事？謝謝

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從亞馬遜機器學習返回文本

我在亞馬遜ML有一個訓練有素的模型，可以識別幾個類別的文本。例如，如果給亞馬遜ML一個文本，它將返回，如果這件作品是「主題」，「內容」等類別。我不知道是否有可能發送一個完整的文本，並獲得回報，告訴我什麼是主題，什麼是內容。