[发明专利]一个多概率尺度自组织机器学习的方法在审
| 申请号： | 201710122997.1 | 申请日： | 2017-02-27 |
| 公开（公告）号： | CN108510053A | 公开（公告）日： | 2018-09-07 |
| 发明（设计）人： | 顾泽苍 | 申请（专利权）人： | 顾泽苍 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06N99/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 300010 天津市*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及信息处理领域中的一个多概率尺度自组织机器学习的方法，其特征是以多概率尺度为基准的直接针对小数据的无监督的机器学习，可自律的向高概率方向迁移，还可自律的对复数区域进行概率分布区域，或概率分布区域所属概率值进行机器学习。本发明实施效果是：可以在概率分布的过程中跨越噪声数据的障碍，自律的向着大概率的方向迁移，直至获得最大概率分布的区域，以及可获得概率空间的整个概率分布的各个区域。 | ||
| 搜索关键词： | 概率分布 机器学习 概率尺度 自组织 迁移 信息处理领域 复数区域 概率空间 噪声数据 最大概率 高概率 无监督 小数据 概率 | ||
【主权项】：
1.一个多概率尺度自组织机器学习的方法，其特征在于：是以多概率尺度为基准的；直接针对小数据的无监督的机器学习。
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