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公开(公告)号：CN105912500A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610192139.X
申请日：2016-03-30
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
CPC classification number: G06F15/18 , G06N99/00 , G06N99/005
Abstract: 本申请公开了机器学习模型生成方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：通过生成模型参数组合，以及生成对应于每一个模型参数组合的机器学习模型；将预设机器学习用数据划分为训练数据和验证数据；并行地分别基于训练数据对每一个机器学习模型进行训练；分别基于验证数据对每一个训练后的机器学习模型学习的准确率进行验证，得到验证分数；基于验证分数，确定待生成的机器学习模型对应的最优模型参数组合，以及生成对应于最优模型参数组合的机器学习模型。实现了以并行方式对所有模型参数组合对应的机器学习模型进行训练和验证，提升了整个参数寻优的过程，从而快速生成理想的机器学习模型。
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公开(公告)号：CN105138370A
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201510527934.5
申请日：2015-08-25
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F9/445 , G06F3/0484
CPC classification number: G06F3/0484 , G06F9/445
Abstract: 本发明提供了一种刷新播放列表的方法及装置，其中的方法包括：监测预定操作行为；若监测到所述预定操作行为的次数大于阈值，则发送刷新请求给服务器；接收并在预定位置显示服务器根据所述刷新请求反馈的播放列表。该方法可以根据预定操作行为及时的更新播放列表，以使播放列表更符合用户的喜好，避免用户在自己不感兴趣的播放列表上浪费时间，从而提高用户体验。
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公开(公告)号：CN105912500B
公开(公告)日：2017-11-14
申请号：CN201610192139.X
申请日：2016-03-30
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本申请公开了机器学习模型生成方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：通过生成模型参数组合，以及生成对应于每一个模型参数组合的机器学习模型；将预设机器学习用数据划分为训练数据和验证数据；并行地分别基于训练数据对每一个机器学习模型进行训练；分别基于验证数据对每一个训练后的机器学习模型学习的准确率进行验证，得到验证分数；基于验证分数，确定待生成的机器学习模型对应的最优模型参数组合，以及生成对应于最优模型参数组合的机器学习模型。实现了以并行方式对所有模型参数组合对应的机器学习模型进行训练和验证，提升了整个参数寻优的过程，从而快速生成理想的机器学习模型。
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