电梯智能调度算法的机器学习实现方式主要依赖于对电梯运行数据的收集、处理和分析，通过训练模型来优化电梯的调度策略。以下是该实现方式的关键步骤：

数据收集：需要收集电梯的运行数据，包括电梯的位置、速度、乘客的呼叫信息、楼层间的交通流量等。这些数据可以通过安装在电梯系统上的传感器和监控设备获取。
数据预处理：收集到的原始数据需要进行清洗、整理和标注，以便用于后续的模型训练。这包括去除异常值、处理缺失数据、将数据转换为适合机器学习算法处理的格式等。
特征提取：从预处理后的数据中提取出与电梯调度相关的特征，如乘客等待时间、电梯运行时间、楼层间距等。这些特征将作为模型训练的依据。
模型训练：选择合适的机器学习算法（如监督学习、强化学习等），使用提取的特征和对应的标签（如调度策略的效果评估）来训练模型。通过不断调整模型的参数和结构，使模型能够学习到从特征到调度策略的映射关系。
模型评估与优化：使用验证集对训练好的模型进行评估，检查其调度策略的准确性和效率。根据评估结果对模型进行优化，包括调整模型参数、尝试不同的算法或结构等。
部署与应用：将优化后的模型部署到电梯系统中，实时接收电梯运行数据并输出调度策略。通过与实际电梯系统的交互，不断收集反馈数据并用于模型的进一步优化。

在机器学习实现方式中，还可以考虑使用深度学习、强化学习等更高级的算法来提高模型的性能和泛化能力。同时，随着技术的发展和数据的积累，还可以探索更多新的方法和策略来优化电梯智能调度算法。

需要注意的是，机器学习实现方式虽然具有很多优势，但也存在一些挑战和限制。例如，数据的质量和数量对模型性能有很大影响；模型训练和优化需要消耗大量的计算资源和时间；此外，还需要考虑模型的稳定性和可靠性等问题。因此，在实际应用中需要综合考虑各种因素，选择适合的机器学习实现方式。