高效地训练可理解模型的系统和方法
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摘要

描述了用于训练可解释机器学习模型的方法、系统和设备,包括编码在计算机存储介质上的计算机程序。一种示例性方法包括:通过多次无替换采样来从多个历史数据记录获得多个训练数据集,所述多个训练数据集包括具有一个或多个重叠的历史数据记录的第一训练数据集和第二训练数据集;生成分别与所述多个训练数据集相对应的多个直方图,其中,所述第二训练数据集的直方图重用所述第一训练数据集的直方图中与所述一个或多个重叠的历史数据记录相对应的一个或多个数据点;基于所述多个直方图,来训练与所述一个或多个用户特征相对应的一个或多个机器学习模型;以及基于所述一个或多个机器学习模型来提供个性化。

基本信息
专利标题 :
高效地训练可理解模型的系统和方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN113424207A
申请号 :
CN202080012634.2
公开(公告)日 :
2021-09-21
申请日 :
2020-10-13
授权号 :
CN113424207B
授权日 :
2022-05-17
发明人 :
娄寅王永亮梁仕威董扬
申请人 :
支付宝(杭州)信息技术有限公司
申请人地址 :
浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11
代理机构 :
北京博思佳知识产权代理有限公司
代理人 :
周嗣勇
优先权 :
CN202080012634.2
主分类号 :
G06N20/00
IPC分类号 :
G06N20/00  G06K9/62  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N20/00
机器学习
法律状态
2022-05-17 :
授权
2021-10-12 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 20/00
申请日 : 20201013
2021-09-21 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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