要用机器学习进行智能化决策和优化调度，首先需要进行数据预处理， 包括数据清洗、数据聚合和特征提取等。然后，需要选择合适的机器学习模型进行建模和训练，如决策树、支持向量机、神经网络等，并根据实际情况进行优化参数和模型选择。最后，需要将训练好的模型应用到实际场景中，进行实时数据处理、决策和调度。可以使用Python等编程语言进行实现，利用常用的机器学习库和框架，如Scikit-Learn、TensorFlow等。建议根据具体需求和问题，深入学习和了解机器学习技术，探索更多应用场景和方法。
如何用机器学习进行智能化决策和优化调度？
我想了解如何使用机器学习技术进行智能化决策和优化调度。我是一家电商公司的数据分析师，我们有着复杂的运输和仓储网络，需要处理大量订单和库存数据，如何进行智能化决策和优化调度是我们需要解决的问题。我听说机器学习技术能够处理这样的大规模数据集和复杂决策问题，但我不知道如何具体操作。希望有人能够帮助我了解这方面的知识，谢谢！
提问时间：2023-06-28 01:49:17
编辑时间：2023-06-28 01:49:19
提问者：
青春心动
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10回答时间：2023-06-28 01:49:23
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