镜湖

从距离计算和邻居投票实现 kNN 分类，用交叉验证选择 k，再扩展到回归任务。

用 NumPy 实现线性回归，推导最小二乘与最大似然估计，并比较 Ridge、LASSO 和梯度下降的效果。

用 pandas 加载和清洗数据，处理缺失值与重复记录，再通过描述统计和可视化了解数据分布。

在 Mac 上安装 Sunshine，再用 iPad 的 Moonlight 配对连接，记录网页配置、PIN 验证和录屏权限的设置过程。

整理 SageMaker 在数据准备、模型构建、训练和部署中的功能，以及端点、预测数据捕获与模型观察的学习记录。

整理 Apache Spark 的分布式计算、MLlib 机器学习和 EMR 集群使用方式，以及存储连接与集群调整。

整理监督与无监督学习、训练集划分、常见算法以及深度神经网络的训练概念。

整理数据仓库、Redshift 集群和节点、数据加载、性能监控以及 IAM 角色访问其他 AWS 服务的学习记录。

保留 Kinesis Analytics SQL 流处理的学习记录，涵盖输入输出流、数据模式、泵、连续查询和时间窗口。

整理 Amazon MSK 托管 Kafka 的服务组成、集群管理、数据传输与监控相关概念。