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本发明提供一种基于Mahout的机器学习服务组装方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：将不同格式的数据进行预处理；步骤S2：进行模型训练；步骤S3：对模型进行评估；步骤S4：将算子进行统一的封装；步骤S5：根据用户描述的所要使用的机器学习方法以及要进行处理的数据的格式，组装机器学习工作流路径；步骤S6：当这些机器学习工作流在通过Oozie在Hadoop平台上运行结束之后，每一条工作流的模型评估算子将会给出工作流的评估结果；用户根据此评估结果，选择机器学习工作流。与现有技术相比，本发明能够快速有效地定制和调优可复用的机器学习流程，从而能够高效的在Hadoop平台上进行数据挖掘工作。
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Type： 发明授权
Patent No.： CN201611203680.2
Filing Date： 2016/12/23
Publication Date： 2018/9/18
Pub. No.： CN107169572B
公开国别： CN
Applicants： 福州大学
Legal Status： 授权
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