【摘 要】
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多示例多标记是一种新的机器学习框架,在该框架下一个对象用多个示例来表示,同时与多个类别标记相关联。MIMLSVM＋算法将多示例多标记问题转化为一系列独立的二类分类问题,但是
【机 构】
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中国石油大学（华东）计算机与通信工程学院
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多示例多标记是一种新的机器学习框架,在该框架下一个对象用多个示例来表示,同时与多个类别标记相关联。MIMLSVM＋算法将多示例多标记问题转化为一系列独立的二类分类问题,但是在退化过程中标记之间的联系信息会丢失,而E-MIMLSVM＋算法则通过引入多任务学习技术对MIMLSVM＋算法进行了改进。为了充分利用未标记样本来提高分类准确率,使用半监督支持向量机TSVM对E-MIMLSVM＋算法进行了改进。通过实验将该算法与其他多示例多标记算法进行了比较,实验结果显示,改进算法取得了良好的分类效果。
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