[发明专利]一种应用于移动设备的样本训练方法及装置无效
| 申请号： | 201310230812.0 | 申请日： | 2013-06-09 |
| 公开（公告）号： | CN103324610A | 公开（公告）日： | 2013-09-25 |
| 发明（设计）人： | 李寿山;高伟;周国栋 | 申请（专利权）人： | 苏州大学 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 王宝筠 |
| 地址： | 215123 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明中公开了一种应用于移动设备的样本训练方法及装置，所述方法应用于所述装置中，所述装置应用于移动设备中，提取预设样本中的全部特征值，按照预设规则将所述全部特征值进行分解，得到至少一个特征值子空间，对每个所述特征值子空间进行机器学习分类方法的训练，得到每个所述特征值子空间对应的基分类器，所述方法中，将提取出的预设样本中的全部特征值进行分解，得到至少一个特征值子空间，对于所述每个特征值子空间进行机器学习分类方法的训练，因此得到每个所述特征值子空间对应的基分类器，由于每个所述基分类器是由所述特征值子空间训练得到的，那么特征值数目明显要比全部特征值要小很多，因此，在样本训练中需要的内存空间也小很多。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 应用于 移动 设备 样本 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种应用于移动设备的样本训练方法，其特征在于，所述方法包括：提取预设样本中的全部特征值；按照预设规则将所述全部特征值进行分解，得到至少一个特征值子空间；对每个所述特征值子空间进行机器学习分类方法的训练，得到每个所述特征值子空间对应的基分类器。
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