随着互联网计算机技术的蓬勃发展,数据收集手段和存储数据技术越来越完善,公司、企业存储以及科学研究产生的数据量急剧增加,机器学习数据处理技术在工业中的应用越来越广泛。然而,由于机器学习算法模型使用门槛高,需要专业性强的算法工程师进行模型构建和参数调优,许多企业使用机器学习训练模型将会投入大量的成本资源。针对上述问题,本文受企业委托设计并实现了一个机器学习应用开发平台,该平台通过拖拽组件节点、构建工作流图、手动参数配置、可视化展示训练结果等一系列操作完成算法模型的训练,让不了解机器学习专业知识的初学者也能够快速上手,降低机器学习算法模型的开发成本。本文主要工作包括以下几个方面:（1）需求分析。本文首先介绍了机器学习可视化平台的发展现状,阐述了平台对企业的重要意义,对系统实现需要用到的相关技术进行了详细说明。在此基础上根据合作方提出的要求对系统的整体功能进行梳理,规范了系统的业务功能和交互逻辑,明确了机器学习应用开发平台的功能性需求和性能需求。（2）设计思路。根据需求分析结果,系统主要有五个核心模块:数据集模块主要负责数据集的导入以及样本数据的上传;组件调度模块主要负责算法模型的构建,该模块基于机器学习组件中的各个算法,配置参数对算法模型进行分布式训练;可视化功能模块主要负责拖拽式服务以及训练结果展示;实验流程控制模块主要负责处理流程相关的管理操作;模型服务模块主要负责算法模型的保存和调用。本平台后端主要采用Java语言开发,使用了Spring Boot框架构建了整体项目,以J2EE标准体系架构为基础,数据库采用了关系型数据库MySQL以及分布式数据库HBase,前端使用了React框架以及可视化技术实现。（3）部署测试。在实现系统编码后,部署了测试环境并根据需求分析设计测试用例表格对系统的主要模块进行详细的功能测试,再根据非功能性需求对系统的性能进行测试,确保系统达到交付标准。经过了系统测试,本文实现的机器学习应用开发平台的各个模块功能运行正常,满足企业的性能要求,已达到了合作方企业的需求目标。综上所述,该系统提供了一个可视化模型构建平台,用户可以通过拖拽组件节点完成复杂的模型训练,能够有效的降低开发成本,提高工作效率。