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多实例集成学习.pptx

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多实例集成学习.pptx

上传人:科技星球 2024/3/27 文件大小:159 KB

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文档介绍:该【多实例集成学习 】是由【科技星球】上传分享,文档一共【32】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【多实例集成学习 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。:多实例集成学****是一种机器学****技术,它处理包含多个实例的袋子数据。每个实例由一个或多个特征向量表示,而袋子的标签表示整个袋子的类别归属。:多实例集成学****将每个袋子视为一个训练样本,然后应用集成学****算法(如随机森林或支持向量机)对袋子进行分类。:多实例集成学****可以处理具有稀疏或高维特征的情况,并且在处理大数据时具有可伸缩性。:这些算法使用每个实例的特征向量来构建模型,然后将模型的预测合并为袋子的预测。示例包括MI-SVM和MILES。:这些算法处理袋子作为整体,提取袋子的特征并使用它们来构建模型。示例包括MISVM和DDI。:这些算法结合了基于实例和基于袋子的方法,以提高分类性能。:多实例集成学****已用于图像分类任务,其中每个袋子包含图像的多个片段,而袋子的标签表示图像的类别。:多实例集成学****可用于文本分类任务,其中每个袋子包含文档的段落或句子,而袋子的标签表示文档的类别。:多实例集成学****已应用于生物信息学任务,例如蛋白质相互作用预测和疾病诊断。:多实例数据可能包含噪声或冗余实例,这会影响模型的性能。:有时,袋子的标签可能缺失,这会给模型的训练和评估带来挑战。:多实例集成学****算法在处理大数据时可能需要较高的计算成本。(GNN):GNN被用于对具有图结构的多实例数据进行建模,提高了分类性能。:Attention机制被引入多实例集成学****算法,以重点关注分割袋子中重要的实例。:主动学****技术被用于选择最具信息性的实例进行标注,从而提高模型的效率。,其中每个实例代表原始数据集中的一条记录。,标记指示实例是否属于目标类。,并保留实例之间的局部相关性。主题名称:()为每个实例袋生成决策树。,算法考虑每个实例袋中所有实例的特征值和标记,但只生成单个决策树。,该算法能够从不同实例中捕获互补模式。主题名称:数据表示多实例袋装决策树主题名称:。,从训练数据集中随机有放回地抽取多个子集。,最终预测由这些决策树的预测加权平均值得到。主题名称:。,其中每个实例袋中的每个实例都有相同的被选择概率。,其中权重分配给实例以反映它们的置信度或重要性。多实例袋装决策树主题名称:。。,提高了预测的稳定性和准确性。主题名称:(如深度学****集成,以提高复杂数据的处理能力。,以改善决策树生成和预测性能。