[发明专利]一种用于机器学习训练数据的准线性变换方法在审
| 申请号： | 202211525203.3 | 申请日： | 2022-11-30 |
| 公开（公告）号： | CN115859103A | 公开（公告）日： | 2023-03-28 |
| 发明（设计）人： | 陈静;吴家浩;郭宇锋;姚清;代玙璇;姚佳飞;张珺;张茂林 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学;南京邮电大学南通研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G06N20/00 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 石艳红 |
| 地址： | 226000 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于机器学习训练数据的准线性变换方法，包括步骤1、获取数据集，明确输入X和输出Y，对数据集输入X和输出Y之间的关系进行模拟，获取Y随X的变化形式；步骤2、定义转换函数，该函数可近似模拟输入X与输出Y之间的变化关系；步骤3、优化步骤2中的转换函数，代入输入X进行数据变换，将其转换成Z作为新的模型输入；步骤4、构建新的输入Z和输出Y之间的机器学习模型。本发明通过转换函数对输入数据进行数据变换，使得机器学习模型中的输入与输出呈现准线性化关系，可降低机器学习模型的复杂度，有效提高机器学习模型的模拟精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 机器 学习 训练 数据 准线 变换 方法 | ||
【主权项】：
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