【摘 要】
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机器学习除了要关注传统意义上的学习方法和算法精度等外,还需要关注机器学习的易用性。针对易用性,提出了一种对外提供restful接口服务的机器学习web服务引擎。通过对机器学
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机器学习除了要关注传统意义上的学习方法和算法精度等外,还需要关注机器学习的易用性。针对易用性,提出了一种对外提供restful接口服务的机器学习web服务引擎。通过对机器学习算法、模型和优化器等进行封装,屏蔽掉复杂的参数选取优化过程,实现简化机器学习的运用的目的。最后以垃圾邮件分类应用和漫画推荐应用为例,结构化输入训练数据,通过查询得到预测结果,完成邮件预测分类和漫画推荐功能。实验结果表明框架能搭载不同机器学习模块实现不同应用,验证了服务引擎的功能,简易的实现机器学习服务。解决了机器学习易用性的问题。
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