[发明专利]一种基于硬件资源消耗的机器学习方法及装置有效
| 申请号： | 201310659387.7 | 申请日： | 2013-12-06 |
| 公开（公告）号： | CN103617146B | 公开（公告）日： | 2017-10-13 |
| 发明（设计）人： | 白明 | 申请（专利权）人： | 北京奇虎科技有限公司;奇智软件(北京)有限公司 |
| 主分类号： | G06F15/18 | 分类号： | G06F15/18 |
| 代理公司： | 北京中强智尚知识产权代理有限公司11448 | 代理人： | 姜精斌 |
| 地址： | 100088 北京市西城区新*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种基于硬件资源消耗的机器学习方法及装置，用以解决通过机器学习方法学习数学模型时，学习的数学模型不精确问题。该方法根据在学习该原数学模型的过程中的机器的硬件资源消耗量确定的硬件资源消耗量函数，硬件资源消耗量包括机器的CPU的消耗量、机器的内存消耗量、机器的网络IO消耗量以及机器的磁盘消耗量中的一种或几种，确定目标数学模型，从而确定目标数学模型中的相应参数。本发明实施例考虑了在学习原数学模型的过程中的机器的硬件资源消耗量，将该硬件资源消耗量函数和原数学模型的参数作为一个整体来综合学习，提高学习到的数学模型的精确度，并且可在数学模型的学习过程中节省大量的硬件资源。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 硬件 资源 消耗 机器 学习方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于硬件资源消耗的机器学习方法，其特征在于，所述方法包括：根据机器学习方法，基于网络资源确定待学习的原数学模型；根据学习该原数学模型的过程中机器的硬件资源消耗量以及学习该原数学模型的时间，确定硬件资源消耗量函数，其中所述硬件资源消耗量包括：机器的CPU的消耗量、机器的内存消耗量、机器的网络IO消耗量以及机器的磁盘消耗量中的一种或几种；根据确定的原数学模型及硬件资源消耗量函数，确定目标数学模型；当所述目标数学模型确定后，根据机器学习的方法，确定所述目标数学模型中的相应参数；根据确定的所述相应参数，采用所述原数学模型应用在所述网络资源中。
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