基于Logistic回归模型和凝聚函数的多示例学习算法-大连理工大学学报.PDFVIP

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2018-01-05 发布于天津
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基于Logistic回归模型和凝聚函数的多示例学习算法-大连理工大学学报.PDF

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基于Logistic回归模型和凝聚函数的多示例学习算法-大连理工大学学报

第卷第期大连理工大学学报 , 50 5 Vol.50 No.5 年月 2010 9 Set.2010 JournalofDalianUniversitofTechnolo p y gy 164-169 文章编号: ( ) 1000-8608201005-0788-06 基于Loistic回归模型和凝聚函数的多示例学习算法 g * , , , 贺建军王欣顾宏王哲龙 ( , ) 大连理工大学控制科学与工程学院辽宁大连 116024 摘要: , 鉴于很多实际问题都可以转化到多示例框架下求解多示例学习越来越受到机器学习领域内学者们的关注提出了一个基于回归模型的多示例学习算法首先定义了 . Loistic . g , 一个新的似然函数来表示每个包的标签与其示例的隐含标签之间的关系然后利用凝聚函数 , 把该似然函数转化为一个光滑的凹函数从而使问题可以用常用的无约束优化方法快速求 , 解在一些标准数据集和一个文本分类问题上的实验结果表明所提算法要优于其他常用多 . 示例学习算法. : ; ; ; 关键词多示例学习 Loistic回归模型凝聚函数文本分类 g 中图分类号:TP181 文献标志码:A 引言算时间花费有所减少在提出多示例学习的概念 0 . , “ 时 Dietterich等就指出当前一个非常值得研究多示例学习( , ) multi-instancelearnin MIL g