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现有的机器学习框架/软件包存在几个问题： 无法处理大数据：多数Python，Matlab和R写的训练框架适合处理规模小的样本，没有为大数据优化。 不容易整合到实际生产系统：standalone的程序无法作为library嵌入到大程序中。 模型单一：一个软件包往往只解决一个类型的问题（比如监督式或者非监督式）。 不容易扩展：设计时没有考虑可扩展性，难以添加新的模型和组件。 代码质量不高：代码缺乏规范，难读懂、难维护。 弥勒佛项目的诞生就是为了解决上面的问题，在框架设计上满足了下面几个需求： 处理大数据：可随业务增长scale up，无论你的数据样本是1K还是1B规模，都可使用弥勒佛项目。 为实际生产：模型的训练和使用都可以作为library或者service整合到在生产系统中。 丰富的模型：容易尝试不同的模型，在监督、非监督和在线学习等模型间方便地切换。 高度可扩展：容易添加新模型，方便地对新模型进行实验并迅速整合到生产系统中。 高度可读性：代码规范，注释和文档尽可能详尽，适合初学者进行大数据模型的学习。

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人工智能：白话大数据与机器学习【345页】

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