亚马逊 AWS 机器学习 - 明智地预测销售产品
Amazon AWS Machine Learning - Forecast Sales product wise
我是亚马逊机器学习的新手。我可以使用 "linear regression" 使用机器学习生成预测，但是我找不到合适的示例 "For this product, how many units will sell?"。我的期望是在未来使用预测找到每个类别中需要多少产品。我原以为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 轴始终采用输入 CSV 中的记录数，而不是售出产品的数量。
我需要如何继续进行的指导或文件或材料以供进一步参考。
谢谢，
拉吉
Amazon Machine Learning 通过监督训练 工作。您必须向其提供（尽可能多的）历史数据和结果。然后它可以在给定一组输入时预测结果。
例如，如果您预测冰淇淋的销量，您可以提供如下输入数据：
- 月份
- 星期几（周一至周日）
- 天气（晴天、多风、炎热、寒冷）
- 今天是 public 假期吗？
- 今天是学校假期吗？
- 温度
您还可以提供一个结果，例如售出的冰淇淋数量。
您尽可能多地获取上述数据并将其上传到 Amazon Machine Learning，然后它会生成最适合您数据的 模型。在内部，它将使用线性回归，但它会使用许多不同的预测算法自动选择模型。
然后，您可以要求它预测一组给定输入的值，例如：
- 七月
- 星期三
- 刮风天
- 不是public假期
- 学校假期
- 50 F 温度
然后它将生成预测的冰淇淋销售水平。
如果您可以为机器学习提供许多示例，机器学习的效果最好，这样它就可以更好地构建预测算法。您还应该提供 许多不同的变量 。例如，不要只给它一个日期，因为日期每天都不一样。相反，将其分解为星期几、月份、季度、Public 假期——这样它就可以在这一天本身中找到更深层次的意义，而不仅仅是一年中的第 128 天。
更多详情，请参阅：Amazon Machine Learning Key Concepts
我是亚马逊机器学习的新手。我可以使用 "linear regression" 使用机器学习生成预测，但是我找不到合适的示例 "For this product, how many units will sell?"。我的期望是在未来使用预测找到每个类别中需要多少产品。我原以为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 轴始终采用输入 CSV 中的记录数，而不是售出产品的数量。
我需要如何继续进行的指导或文件或材料以供进一步参考。
谢谢， 拉吉
Amazon Machine Learning 通过监督训练 工作。您必须向其提供（尽可能多的）历史数据和结果。然后它可以在给定一组输入时预测结果。
例如，如果您预测冰淇淋的销量，您可以提供如下输入数据：
- 月份
- 星期几（周一至周日）
- 天气（晴天、多风、炎热、寒冷）
- 今天是 public 假期吗？
- 今天是学校假期吗？
- 温度
您还可以提供一个结果，例如售出的冰淇淋数量。
您尽可能多地获取上述数据并将其上传到 Amazon Machine Learning，然后它会生成最适合您数据的 模型。在内部，它将使用线性回归，但它会使用许多不同的预测算法自动选择模型。
然后，您可以要求它预测一组给定输入的值，例如：
- 七月
- 星期三
- 刮风天
- 不是public假期
- 学校假期
- 50 F 温度
然后它将生成预测的冰淇淋销售水平。
如果您可以为机器学习提供许多示例，机器学习的效果最好，这样它就可以更好地构建预测算法。您还应该提供 许多不同的变量 。例如，不要只给它一个日期，因为日期每天都不一样。相反，将其分解为星期几、月份、季度、Public 假期——这样它就可以在这一天本身中找到更深层次的意义，而不仅仅是一年中的第 128 天。
更多详情，请参阅：Amazon Machine Learning Key Concepts