技术特征：
技术总结
在实例中，将提升决策树模型中的特征初始化成零，所述提升决策树模型定位于GLMM中且通过预测层连接到深度神经网络协作式滤波模型。在所述提升决策树模型中的所述特征保持是零时，训练所述深度神经网络协作式滤波模型。将由对所述深度神经网络协作式滤波模型的训练产生的洛吉值用作余量来提升所述提升决策树模型中的一个或多个树。使用来自所述深度神经网络协作式滤波模型的特征和来自所述提升决策树模型的特征来训练所述预测层。接着确定是否满足一组汇聚准则。如果不满足，那么使用所述特征来重新训练所述深度神经网络协作式滤波模型，且重复过程直到满足所述组汇聚准则为止。
技术研发人员：B.H.乐;S.卡塔里亚;N.法瓦斯;A.格罗弗;王国胤
受保护的技术使用者：微软技术许可有限责任公司
技术研发日：2018.08.10
技术公布日：2019.03.01