[发明专利]分类器训练方法和装置有效
| 申请号： | 201410328821.8 | 申请日： | 2014-07-10 |
| 公开（公告）号： | CN105320957B | 公开（公告）日： | 2022-02-15 |
| 发明（设计）人： | 贲国生;李岩 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京德琦知识产权代理有限公司 11018 | 代理人： | 董晶;王琦 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种分类器训练方法和装置。所述方法包括以下步骤：从原始类别样本集中筛选样本组成训练类别样本集；对所述训练类别样本集中样本进行训练，得到用于预测的参数文件；根据所述参数文件对所述原始类别样本集中样本进行预测得到类别样本预测结果；根据所述类别样本预测结果获取预测结果错误的样本；将预测结果错误的样本添加到所述训练类别样本集中，更新所述训练类别样本集，对所述更新后的训练类别样本集中样本再进行训练得到用于预测的新的参数文件，并根据所述新的参数文件对所述原始类别样本集中样本进行预测得到类别样本预测结果，直到类别样本预测结果满足预设迭代条件为止。分类器预测未知类别数据得到较优的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 分类 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种分类器训练方法，包括以下步骤：从原始类别样本集中筛选样本组成训练类别样本集；对所述训练类别样本集中样本进行训练，得到用于预测的参数文件；根据所述参数文件对所述原始类别样本集中样本进行预测得到类别样本预测结果；根据所述类别样本预测结果获取预测结果错误的样本；将预测结果错误的样本添加到所述训练类别样本集中，更新所述训练类别样本集，对所述更新后的训练类别样本集中样本再进行训练得到用于预测的新的参数文件，并根据所述新的参数文件对所述原始类别样本集中样本进行预测得到类别样本预测结果，直到类别样本预测结果满足预设迭代条件为止。
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