1.一種用戶分類方法，在計算設備中執行，所述計算設備與數據存儲裝置通信連接，所述數據存儲裝置中存儲有用戶特征，所述方法包括：

獲取數據存儲裝置中存儲的用戶特征，采用所述用戶特征中的全部或部分項來構成用戶特征向量；

將所述用戶特征向量輸入分類器，以便所述分類器輸出所述用戶的類別標簽，其中，所述分類器的目標參數組按照以下步驟確定：

從所有參數組中選取第一數量個參數組作為候選參數組，其他未被選中的參數組記為剩余參數組，每一個所述參數組中均包括相同數量個超參數，所述第一數量個候選參數組組成候選參數組空間；分別確定每一個候選參數組的評估值，所述候選參數組的評估值按照以下步驟確定：采用多個訓練樣本基于預設的機器學習算法來訓練分類器，將多個測試樣本輸入訓練好的分類器，根據分類器的輸出來確定該候選參數組的評估值，其中，所述訓練樣本為標注了類別標簽的用戶特征向量，所述測試樣本為未參與訓練的標注了類別標簽的用戶特征向量；

在未達到預設的終止條件時，循環執行以下步驟：

對于每一個剩余參數組：分別計算該剩余參數組與每一個候選參數組之間的相似度；

按照以下公式，根據剩余參數組與每一個候選參數組的相似度以及

各候選參數組的評估值來確定該剩余參數組的預測平均值mean：

其中，表示參數組和參數組的相似度，為剩余參數組，為候選參數組，y_i為候選參數組的評估值，m為當前候選參數組空間中所包括的候選參數組的數量，1≤i≤m，β為常數；

按照以下公式，根據剩余參數組與每一個候選參數組的相似度來確定該剩余參數組的預測標準差var：

按照以下公式，根據所述預測平均值和預測標準差來確定該剩余參數組的預測評估值result：

result＝mean+λvar

其中，λ為常數；

將預測評估值最大的第二數量個剩余參數組作為候選參數組，加入候選參數組空間；

分別確定新加入的第二數量個候選參數組的評估值；

以及

將候選參數組空間中評估值最大的候選參數組作為目標參數組。