一種機器學習方法，包括：獲得訓練資料，訓練資料包括訓練特徵、多個訓練標籤及訓練權重；輸入訓練資料至第一機器學習模型，其中第一機器學習模型具有第一模型資料，第一模型資料包括第一模型特徵、多個第一模型標籤及多個第一模型權重，第一模型標籤以一對一的方式對應於第一模型權重；以及，利用訓練步驟訓練第一機器學習模型以獲得第二機器學習模型。訓練步驟包括：當第一模型特徵符合訓練特徵，並且第一模型標籤之一與任一個訓練標籤相同時，依據訓練權重調整與任一個訓練標籤相同的第一模型標籤對應的第一模型權重。
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