在異形自動插件機器學習的算法中，異形自動插件機實踐上存在很多因為核算量巨大然后無法求解的問題。咱們都是把這類問題轉(zhuǎn)化成求最小差錯，即：實踐值與猜測值之間的差錯（丟失）問題，想辦法求出讓差錯最小的狀況，就可以得到問題的最優(yōu)解。

　　線性回歸方程的丟失函數(shù)通常是經(jīng)過最小二乘法，或許梯度下降法進行求解，在這里咱們不打開敘說。這種方法一方面為技能途徑和技能挑選供給參閱，進步渠道建造的質(zhì)量；另一方面可加速完成技能和事務(wù)結(jié)構(gòu)及其解決方案的通用性，進步渠道及渠道使用間的互聯(lián)互通互操作能力。

　　系統(tǒng)地整理渠道的商業(yè)、技能、功用等需求，以點帶面，開辟相關(guān)技能規(guī)范和使用規(guī)范，自下而上構(gòu)建和完善規(guī)范系統(tǒng)；一起在動態(tài)優(yōu)化中，用規(guī)范反向帶動渠道建造，終究完成以參閱架構(gòu)為中心的規(guī)范化與渠道建造推行雙向迭代、互促共進的作業(yè)格式。