[发明专利]区分化变量去相关的稳定学习方法及装置在审
| 申请号： | 202010176710.5 | 申请日： | 2020-03-13 |
| 公开（公告）号： | CN111476363A | 公开（公告）日： | 2020-07-31 |
| 发明（设计）人： | 崔鹏;沈哲言 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06F17/18 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 王艳斌 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种区分化变量去相关的稳定学习方法及装置，涉及机器学习领域，该方法包括：在多环境下采集无标签数据，利用自编码器，通过无标签数据学习变量在跨环境下的变量稳定性；根据变量稳定性，利用样本重加权的方法去除稳定变量与噪声变量之间的虚假相关性；利用加权样本的线性回归模型，降低模型的偏差。该方法在变量去相关性的过程中差异化地考虑了不同变量之间的相关性的影响；可以无监督地从多环境中学习变量的稳定性；应用加权的线性回归模型，降低模型偏差带来的参数估计误差。 | ||
| 搜索关键词： | 区分 变量 相关 稳定 学习方法 装置 | ||
【主权项】：
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