要在Hybrid中集成机器学习功能，可以按照以下步骤进行：
选择合适的机器学习库或框架：根据项目需求和开发团队的熟悉程度，选择合适的机器学习库或框架，比如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn等。
集成机器学习模型：将训练好的机器学习模型嵌入到Hybrid应用中。可以将模型以文件的形式存储在应用的资源文件中，或者通过接口调用远程的模型服务。
调用机器学习模型：在Hybrid应用中编写代码，调用机器学习模型并传入需要处理的数据。根据模型返回的结果，对数据进行相应的处理和展示。
测试和优化：对集成的机器学习功能进行测试，确保其在Hybrid应用中的稳定性和可靠性。根据测试结果进行优化和调整，提高功能的性能和用户体验。
通过以上步骤，就可以在Hybrid应用中成功集成机器学习功能，实现更智能和个性化的用户体验。