[发明专利]基于分层的排序机器学习模型无效
| 申请号： | 201380054136.4 | 申请日： | 2013-08-20 |
| 公开（公告）号： | CN104769574A | 公开（公告）日： | 2015-07-08 |
| 发明（设计）人： | 托尼·拉蒙·马丁内斯;曾信川;理查德·格伦·莫里斯 | 申请（专利权）人： | 内部销售公司 |
| 主分类号： | G06F15/18 | 分类号： | G06F15/18;G06F17/00 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 康建峰;韩雪梅 |
| 地址： | 美国*** | 国省代码： | 美国;US |
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| 摘要： | 一种基于分层的排序(HBS)机器学习模型。在一个示例实施方式中，采用HBS机器学习模型来预测MOD输出决策的多个相互依赖的输出分量的方法可以包括：确定针对MOD输出决策的多个相互依赖的输出分量的次序。该方法还可以包括：按照所选择的次序来顺序地训练针对每个分量的分类器，以基于输入并且基于任何之前的所预测的分量来预测该分量。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分层 排序 机器 学习 模型 | ||
【主权项】：
一种方法，包括：采用机器学习模型来预测多输出依赖性(MOD)输出决策的多个相互依赖的不同类型的输出分量，所述采用包括：使用输入来预测所述输出分量中的第一输出分量；以及使用与在预测所述输出分量中的所述第一输出分量时所使用的相同的输入并且使用所述输出分量中的所述第一输出分量来预测所述输出分量中的第二输出分量。
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