[发明专利]一种机器学习方法以及系统

权利要求书

1.一种机器学习方法，其特征在于，包括：

将在线系统和离线系统分为数据层和逻辑计算层；

为在线系统和离线系统设置统一的接口规范；

根据上述统一的接口规范形成在线接口和离线接口，根据在线接口逻辑和离线接口逻辑形成在线环境变量和离线环境变量；

根据不同的环境变量，并调用计算算子系统，由此运行在线逻辑计算或离线逻辑计算。

2.根据权利要求1所述的机器学习方法，其特征在于，为在线系统和离线系统设置统一的接口规范包括：

设置统一的接口的传入参数、接口的返回格式，且在该接口规范中，不再区分在线和离线的差异性。

3.根据权利要求2所述的机器学习方法，其特征在于，为在线系统和离线系统设置统一的接口规范后，还包括：根据上述统一的接口规范，开发实现接口规范的框架。

4.根据权利要求3所述的机器学习方法，其特征在于，根据不同的环境变量，并调用计算算子系统，由此运行在线逻辑计算或离线逻辑计算，包括：

获取上述接口规范框架，获取数据，并根据不同的环境变量分别运行在线逻辑计算或离线逻辑计算。

5.根据权利要求4所述的机器学习方法，其特征在于，据不同的环境变量分别运行在线逻辑计算或离线逻辑计算中，根据运行的在线逻辑计算或离线逻辑计算中数据和环境变量是不同的；

而计算算子系统中的逻辑算法是相同的，所述逻辑算法由特征算子来定义。

6.一种机器学习系统，其特征在于，包括：

在线系统和离线系统，其分别分为数据层和逻辑计算层；

数据接口系统，用于为在线系统和离线系统设置统一的接口规范；

根据上述统一的接口规范形成在线接口和离线接口，根据在线接口逻辑和离线接口逻辑形成在线环境变量和离线环境变量；

计算算子系统，用于根据不同的环境变量，由此运行在线逻辑计算或离线逻辑计算。

7.根据权利要求6所述的机器学习系统，其特征在于，为在线系统和离线系统设置统一的接口规范包括：

设置统一的接口的传入参数、接口的返回格式，且在该接口规范中，不再区分在线和离线的差异性。

8.根据权利要求7所述的机器学习系统，其特征在于，为在线系统和离线系统设置统一的接口规范后，还包括：根据上述统一的接口规范，开发实现接口规范的框架。

9.根据权利要求8所述的机器学习系统，其特征在于，根据不同的环境变量，并调用计算算子系统，由此运行在线逻辑计算或离线逻辑计算，包括：

获取上述接口规范框架，获取数据，并根据不同的环境变量分别运行在线逻辑计算或离线逻辑计算。

10.根据权利要求8所述的机器学习系统，其特征在于，据不同的环境变量分别运行在线逻辑计算或离线逻辑计算中，根据运行的在线逻辑计算或离线逻辑计算中数据和环境变量是不同的；

而计算算子系统中的逻辑算法是相同的，所述逻辑算法由特征算子来定义。