基于多样性密度的多示例学习方法

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摘要：结合多样性密度和带负类的支持向量数据描述,提出了一种能够有效解决多示例问题的算法：MIL-NSVDD_DD。该算法首先通过多样性密度算法找出多示例问题中最优示例模型,然后通过使用带负类的支持向量数据描述对示例模型进行训练,以得到最终的分类器,用得到的分类器再对新包进行预测。最后通过实验表明了该算法的有效性。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/92874X/201207/42919988.html

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关键词：学习方法 多样性 cqvip HTML HTTP 多示例学习 多样性密度 支持向量数据描述 机器学习