问题标签 [amazon-machine-learning]

[我作为机器学习的局外人来处理这个问题。这似乎是一个分类问题，我应该能够使用 Machine Larning 以相当好的精度解决。]

训练数据集：
我有数百万个 URL，每个 URL 都标有特定类别。类别数量有限（50-100）。

现在给定一个新的 URL，我想将其归类为这些类别之一。可以使用传统方法从 URL 确定类别，但需要大量难以管理的模式匹配。

所以我想建立一个盒子，输入是URL，输出是Category。我如何构建这个由 ML 驱动的盒子？

尽管我很想了解这在数学上如何解决的基本原理，但现在更多地专注于完成它，所以对所涉及的系统和流程的概念性理解是我想要得到的。我想机器学习正处于你可以以这种方式处理相当直接的问题的地步。
如果你觉得我错了，我需要深入了解基础才能从 ML 中获得价值，请告诉我。

我正在 AWS 生态系统中构建它，因此如果它能让事情变得更快、更简单，我愿意使用 Amazon ML。

我正在尝试根据历史数据集预测比赛获胜者，如下所示，

该数据集包括 IPL 赛季，Team_Name_id vs Opponent Team 是 IPL 中的球队名称。我已将匹配 id 设置为 Row id 并创建了模型。运行实时测试时，结果不如预期（如下所示）

目标设置为 Match_winner_id。我是否缺少任何配置？请帮忙

我指的是以下资源来创建一个应用程序，以使用我已经使用 Amazon ML 训练的模型进行实时预测。

有针对性的营销-java

我已经用模型的名称替换了该值，并且我已经在我的 AWS ML 控制台中创建了一个终端节点。但是当我执行 main 函数时，我得到了以下异常：

这是我正在使用的程序（Java）：

有人可以帮我解决这个问题。我认为我需要提供访问密钥和安全密钥。但我找不到太多关于如何做到这一点的帮助。谢谢。

我创建了具有工作实时端点的 AWS 机器学习模型。我想通过 HTTP 请求使用创建的服务。出于测试目的，我使用 Postman，我根据 Amazon 的 API 文档创建了请求，但每次我得到相同的异常：UnknownOperationException. 当我使用 Python SDK 时，该服务运行良好。下面的示例获取模型信息。

这是我的要求（假凭证）：

我得到的例外：

查看机器学习 API（特别是 .Net API）中的数据源方法，当 ComputeStatistics=true 时，我无法找到可以检索从数据源计算的统计信息的位置。有没有办法做到这一点？

我目前需要创建一个以服务为主体的 iam 策略，

现在，我知道你可以拥有：

根据您的政策，但在您自己的帐户上声明了 ec2 服务，我如何为不同的帐户做同样的事情？鉴于我无法为我尝试使用的服务创建角色，因为它是用于从 Web 控制台进行机器学习安装的？

每次我尝试在云平台上训练和评估我的 tensorflow 训练集时，作业都会中途终止并显示此错误。

以下是我收到的错误消息：

我是亚马逊机器学习的新手。我可以使用“线性回归”使用机器学习生成预测，但是我无法找到合适的示例“对于此产品，将销售多少个单位？”。我的期望是使用预测来找出每个类别中需要多少产品。我期望可以在输入中简单地定义 X 和 Y 轴，但是亚马逊机器学习只期望目标和自动生成的图形。X 轴总是从输入 CSV 中获取记录数，而不是销售产品的数量。

我需要指导如何进一步进行或文档或材料以进一步参考。

谢谢，拉吉

在尝试使用 Amazon Redshift 为我的机器学习模型创建数据源时，我在测试我的 IAM 角色的访问权限时遇到了以下错误：

没有 '' 集群，或者集群与您的 Amazon ML 服务不在同一区域。指定与 Amazon ML 服务位于同一区域的集群。

无论如何，这将是一个巨大的痛苦，因为我们开发团队的所有数据都存储在机器学习无法工作的区域中？

我在学习 AML 时遇到了一点问题。在我的测试数据中有 1 和 -1 值的目标列。我将它们标记为我的目标。这是倒数第二列

但是在评估随机化后我得到了错误

而且矩阵看起来很奇怪

如您所见，总值就像 100% “1”，这很奇怪。我究竟做错了什么？请帮忙，我有点困惑