亚马逊机器学习是一项服务，允许使用算法，基于用户数据的数学模型开发预测应用程序.
亚马逊机器学习读取数据通过Amazon S3，Redshift和RDS，然后通过AWS管理控制台和Amazon Machine Learning API可视化数据.这些数据可以通过S3存储桶导入或导出到其他AWS服务.
它使用"行业标准逻辑回归"算法生成模型.
亚马逊机器学习服务可以执行三种不同类型的任务 :
二元分类模型可以预测两种可能结果中的一种，即是或否.
多 - 类分类模型可以预测多种条件.例如，它可以跟踪客户的在线订单.
回归模型会产生准确的值.回归模型可以预测产品的最畅销价格或将要销售的单位数量.
第1步 : 登录AWS账户并选择机器学习.单击"开始使用"按钮.
第2步 : 选择Standard Setup，然后单击Launch.
第3步 : 在"输入数据"部分中，填写所需的详细信息，然后选择数据存储选项(S3或Redshift).单击验证按钮.
步骤4 : S3位置验证完成后，将打开Schema部分.按要求填写字段并继续下一步.
第5步 : 在Target部分，重新选择Schema部分中选择的变量，然后继续下一步.
第6步 : 将值保留为行ID部分中的默认值，然后继续查看"查看"部分.验证详细信息，然后单击继续按钮.
以下是机器学习服务的一些屏幕截图.
机器学习创建的数据集
机器学习总结
使用机器学习探索性能
轻松创建机器学习模型:可以使用Amazon S3，Amazon Redshift，Amazon RDS中存储的数据轻松创建ML模型，并使用Amazon ML API和向导查询这些模型以进行预测.
高性能 : 可以进一步使用Amazon ML预测API为应用程序生成数十亿的预测.我们可以在交互式网络，移动或桌面应用程序中使用它们.
经济高效 : 只支付我们使用的费用，无需任何安装费用，也不需要预先承诺.
