根据提供的搜索结果，我们可以了解到大数据机器学习平台在各个行业的商业案例。首先，我们可以看到一本书名为《Python大数据分析与机器学习商业案例实战》的书籍，该书详细介绍了如何利用Python进行大数据分析和机器学习，并通过实际案例来演示这些技术在商业领域的应用。该书涵盖了监督学习和无监督学习的相关知识，包括线性回归、逻辑回归、神经网络模型、XGBoost、LightGBM模型、随机森林模型等多种机器学习模型。此外，该书还介绍了如何在金融、产品销售、新媒体、医疗、社会科学、办公学习、游戏娱乐等行业中应用这些技术，以实现风控、交易、商品智能推荐、内容制作、改善、经济预测、高效办公、用户画像、行为判断等解决方案。
另外，我们还可以了解到个推公司是如何应用机器学习技术来解决业务问题的。该公司建立了面向机器学习的数据平台，通过该平台可以进行数据的ETL处理、特征工程、模型训练和验证等步骤。该平台可以帮助建模人员和算法工程师快速地开发和部署机器学习模型，以解决各种业务问题。此外，该平台还提供了数据探索、特征管理、样本匹配、数据抽取等功能，以帮助建模人员和算法工程师更好地利用数据资源。
最后，我们还可以了解到一些关于大数据机器学习平台的商业案例。例如，在电商行业，阿里巴巴通过建立大数据平台和机器学习模型，实现了商品推荐、用户画像、订单预测等功能，提高了销售额和用户体验。在金融行业，蚂蚁金服通过建立大数据风控平台，实现了信贷风险控制、欺诈检测等功能，降低了信贷风险和欺诈损失。在医疗行业，平安好医生通过建立大数据医疗平台和机器学习模型，实现了疾病预测、疗效评估等功能，提高了医疗服务质量和效率。
总之，大数据机器学习平台在各个行业的商业案例都取得了显著的成果，为企业带来了巨大的价值。企业可以根据自身情况和需求，选择适合自己的大数据机器学习平台和技术，以实现业务创新和数字化转型。
