用于选择机器学习样本的特征的方法及系统

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201711382743.X

申请日：

2017-12-20

公开(公告)号：

CN108090570A

公开(公告)日：

2018-05-29

发明(设计)人：

陈雨强杨强戴文渊罗远飞涂威威

申请人：

申请人地址：

100085 北京市海淀区上地东路35号颐泉汇大厦写字楼A座610室

IPC主分类号：

G06N9900

IPC分类号：

代理机构：

北京铭硕知识产权代理有限公司 11286

代理人：

张云珠;曾世骁

法律状态：

公开

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2018-05-29	公开	公开
2018-06-22	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06N 99/00 申请日:20171220

共 50 条

[1]

用于选择机器学习样本的特征的方法及系统 [P].

戴文渊 ;

杨强 ;

陈雨强 ;

罗远飞 ;

涂威威 .

中国专利 :CN108108820A ,2018-06-01

[2]

用于确定机器学习样本的重要特征的方法及系统 [P].

杨强 ;

戴文渊 ;

陈雨强 ;

罗远飞 ;

涂威威 .

中国专利 :CN111797927A ,2020-10-20

[3]

用于确定机器学习样本的重要特征的方法及系统 [P].

杨强 ;

戴文渊 ;

陈雨强 ;

罗远飞 ;

涂威威 .

中国专利 :CN107729915A ,2018-02-23

[4]

用于确定机器学习样本的特征重要性的方法及系统 [P].

戴文渊 ;

陈雨强 ;

杨强 ;

罗远飞 ;

涂威威 .

中国专利 :CN113822440A ,2021-12-21

[5]

用于确定机器学习样本的特征重要性的方法及系统 [P].

戴文渊 ;

陈雨强 ;

杨强 ;

罗远飞 ;

涂威威 .

中国专利 :CN107316082A ,2017-11-03

[6]

生成机器学习样本的组合特征的方法及系统 [P].

戴文渊 ;

杨强 ;

陈雨强 ;

张舒羽 ;

栾淑君 ;

孙迪 .

中国专利 :CN111797998B ,2024-06-11

[7]

生成机器学习样本的组合特征的方法及系统 [P].

陈雨强 ;

戴文渊 ;

杨强 ;

罗远飞 ;

涂威威 .

中国专利 :CN112990486A ,2021-06-18

[8]

生成机器学习样本的组合特征的方法及系统 [P].

陈雨强 ;

杨强 ;

戴文渊 ;

罗远飞 ;

涂威威 .

中国专利 :CN111783893A ,2020-10-16

[9]

生成机器学习样本的组合特征的方法及系统 [P].

戴文渊 ;

杨强 ;

陈雨强 ;

张舒羽 ;

栾淑君 ;

孙迪 .

中国专利 :CN111797998A ,2020-10-20

[10]

生成机器学习样本的组合特征的方法及系统 [P].

戴文渊 ;

杨强 ;

陈雨强 ;

张舒羽 ;

栾淑君 ;

孙迪 .

中国专利 :CN107766946B ,2018-03-06

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