技術(shù)編號：12819170
提示：您尚未登錄，請點 登 陸 后下載，如果您還沒有賬戶請點 注 冊 ，登陸完成后，請刷新本頁查看技術(shù)詳細信息。本發(fā)明涉及機器學習領(lǐng)域，特別涉及一種樣本排序方法及裝置。背景技術(shù)樣本排序中，以大米為例，人體測試是評價大面口感的有效手段，比如在超市門口等人口密集區(qū)域現(xiàn)場邀請用戶試吃，并且填表打分。傳統(tǒng)的打分方法一般為五分制或者百分制，用戶對大米試吃之后給出“好、較好、一般、差、較差”的主觀評價并且給出相應分數(shù)判斷，為了消除個體誤差，一般會采用大量樣本調(diào)研，最后取平均作為結(jié)果。然而，上述現(xiàn)有方案有固有缺陷：(1)不同用戶的打分標準不同，打分誤差較大。同樣的一款大米，有的用戶覺得還不錯，打4分。也有的用戶覺得還不...
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