【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种基于机器学习的数据自动化转换方法及装置。
技术介绍
1、随着大数据时代的到来，数据处理、数据分析、数据挖掘和数据可视化等领域对于高效、准确的数据转换技术的需求日益增长，然而，现有的数据转换技术大多依赖人工操作，不仅处理速度慢和容易出错，还容易受到人员技能和经验的影响，此外，只能处理特定的数据类型和格式，对于不同的数据源和目标格式，需要使用不同的转换工具。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提出一种基于机器学习的数据自动化转换方法及装置，可以解决现有技术所存在的处理速度慢、容易出错、以及只能处理特定的数据类型和格式的缺陷。
2、本专利技术的技术方案是这样实现的：
3、一种基于机器学习的数据自动化转换方法，具体包括：
4、从数据源获取原始数据；
5、对原始数据进行标准化处理，得到标准的原始数据；
6、基于机器学习算法从标准的原始数据中进行特征提取，得到特征数据；
7、将特征数据作为训...
【技术保护点】
1.一种基于机器学习的数据自动化转换方法，其特征在于，具体包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的数据自动化转换方法，其特征在于，所述对原始数据进行标准化处理，得到标准的原始数据，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于机器学习的数据自动化转换方法，其特征在于，所述基于机器学习算法从标准的原始数据中进行特征提取，得到特征数据，具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于机器学习的数据自动化转换方法，其特征在于，所述方法还包括对数据转换模型进行参数优化，具体公式如下：
5.一种基于机器学习的数据自动化转换装置...
【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的数据自动化转换方法，其特征在于，具体包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的数据自动化转换方法，其特征在于，所述对原始数据进行标准化处理，得到标准的原始数据，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于机器学习的数据自动化转换方法，其特征在于，所述基于机器学习算法从标准的原始数据中进行特征提取，得到特征数据，具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于机器学习的数据自动化转换方法，其特征在于，所述方法还包括对数据转换模型进行参数优化，具体公式如下：
5.一种基于机器学习的数据自动化转换装置，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于机器学习的数据自动化转换装置，其特征在于，所述预处理...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑佳杰，刘洪昌，张超，
申请(专利权)人：广州南方仕通网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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