[发明专利]用于训练非线性模型的方法和系统在审
| 申请号： | 201880037651.4 | 申请日： | 2018-03-13 |
| 公开（公告）号： | CN110709861A | 公开（公告）日： | 2020-01-17 |
| 发明（设计）人： | 石宽 | 申请（专利权）人： | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 51253 成都七星天知识产权代理有限公司 | 代理人： | 杨永梅 |
| 地址： | 100193 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 用于训练模型的系统和由计算机实现的方法。所述由计算机实现的方法可以包括通过通信接口获取训练数据，例如天气、时间、交通状况等。所述由计算机实现的方法还可以包括由处理器在训练数据中的至少两个断裂线位置处放置至少两个断裂线。所述由计算机实现的方法还可以包括由所述处理器确定每个断裂线位置的熵变，并且由所述处理器选择至少一个断裂线位置，每个断裂线位置与大于预定阈值的熵变相关联。所述由计算机实现的方法可以进一步包括由所述处理器根据至少一个所选断裂线位置将训练数据分成至少两个片段，并且由所述处理器基于所述片段生成非线性模型。 | ||
| 搜索关键词： | 断裂线 计算机实现 处理器 训练数据 处理器选择 非线性模型 交通状况 片段生成 通信接口 训练模型 位置处 熵变 关联 天气 | ||
【主权项】：
1.一种由计算机实现的用于训练非线性模型的机器学习方法，包括：/n通过通信接口获取训练数据；/n通过处理器在所述训练数据中的至少两个断裂线位置放置至少两个断裂线；/n通过所述处理器确定每个断裂线位置的熵变；/n通过所述处理器选择至少一个断裂线位置，每个位置与大于预定阈值的熵变相关联；/n根据所述至少一个所选断裂线位置，通过所述处理器，将所述训练数据分成至少两个片段；以及/n基于所述片段，由所述处理器生成所述非线性模型。/n
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