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基于迭代框架与SVDD的多示例算法
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作者 王辉 方景龙 《杭州电子科技大学学报（自然科学版）》 2012年第6期77-80,共4页
该文提出了一种基于支持向量数据描述的自适应多示例学习算法。该算法首先通过一种代表示例选取方法,在正、负包中分别选取代表示例,并将代表示例映射到特征空间,将多示例学习问题转化为特征空间中标准单示例机器学习问题,然后利用SVDD... 该文提出了一种基于支持向量数据描述的自适应多示例学习算法。该算法首先通过一种代表示例选取方法,在正、负包中分别选取代表示例,并将代表示例映射到特征空间,将多示例学习问题转化为特征空间中标准单示例机器学习问题,然后利用SVDD算法对特征映射后的训练样本集合进行训练得到分类器,再将代表示例更新与分类器训练交替迭代进行,最后用训练好的分类器对测试集进行预测。在多示例学习的COREL图像库进行实验,实验结果验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 机器学习 代表示例选取 多示例学习 支持向量数据描述
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