当您创建了基于　Amazon　Redshift　(Amazon　Redshift)　或Amazon　Relational　Database　Service　(Amazon　RDS)　查询的数据源,并且数据传输尚未完成　时,或者数据源创建请求排在您账户中的其他操作之后,可能形成上述条件。在这种情况下,Amazon　ML　控制台会通知您有关批量预测费用的信息。您可以选择继续处理批量预测请求而不估算成本,或在用于预测　的数据源处于　INPROGRESS　或READY　状态后取消向导并返回。　估算实时预测成本　当您使用　Amazon　ML　控制台创建实时预测终端节点时,系统将向您显示估算的预留容量费用,用于预测处　理的预留终端节点将持续收取此项费用。根据服务定价页面的说明,此项费用因模型大小而异。您还将了解　标准　Amazon　ML　实时预测费用。　版本　Latest　6　Amazon　Machine　Learning　开发人员指南　估算实时预测成本　版本　Latest　7　Amazon　Machine　Learning　开发人员指南　使用　Amazon　Machine　Learning　解决业务问题　机器学习概念　机器学习　(ML)　可以帮您利用历史数据制定更好的业务决策。ML　算法在数据中发现模式,并使用这些模式构　建数学模型。然后,您可以使用这些模型对未来数据做出预测。例如,机器学习模型可能应用于根据客户过　去的行为来预测客户购买某个特定产品的可能性。　主题　•　使用　Amazon　Machine　Learning　解决业务问题　(p.　8)　•　何时使用机器学习　(p.　8)　•　构建机器学习应用程序　(p.　9)　•　Amazon　Machine　Learning　过程　(p.　17)　使用　Amazon　Machine　Learning　解决业务问题　您可以使用　Amazon　Machine　Learning　对您已有实际答案示例的问题应用机器学习。例如,如果您要使用　Amazon　Machine　Learning　预测电子邮件是否为垃圾邮件,您需要收集正确标记为垃圾邮件或非垃圾邮件的　电子邮件示例。然后,您可以使用机器学习从这些电子邮件进行泛化,预测新电子邮件有多大可能为垃圾邮　件。这种从已经标记了实际答案的数据进行学习的方法,称为受监管机器学习。　您可以为这