一种机器学习算法自动选择方法和系统

发明专利有效专利

申请号：
CN201811038211.9
IPC分类号：G06K9/62;G06N20/00
申请日期：
2018-09-06
申请人：
张云霄

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引证文献

著录项信息

专利名称	一种机器学习算法自动选择方法和系统
申请号	CN201811038211.9	申请日期	2018-09-06
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2020-03-13	公开/公告号	CN110880007A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;2;0;/;0;0查看分类表>
申请人	张云霄	申请人地址	辽宁省沈阳市和平区东北大学南湖校区变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	张云霄	当前权利人	张云霄
发明人	张云霄
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

本发明公开了一种机器学习算法自动选择方法和系统。包括：基于多个历史参数以及与所述多个历史参数各自对应的多个预设系数，确定所述待选算法集合中的每一待选算法的训练测试次序；按照所述训练测试次序，基于确定的训练集，依次对所述待选算法集合中的待选算法进行训练，获取每一待选算法对应的训练模型，基于每一待选算法对应的训练模型，对确定的测试集进行预测，获取每一待选算法的与所述多个历史参数对应的多个综合评分参数；将综合评分最高的一个或多个待选算法作为机器学习算法选择结果。本发明能够具有很强的学习分析能力，实现极其简单，能够得到效果很好的结果。由于使用算法选择知识库中的决策树，能够快速选取待选算法集合。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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