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多示例學習的示例權重算法
董露露 張恒 趙姝 張燕平 安徽廣播電視大學成教在線服務中心 合肥230022 安徽大學計算機科學與技術學院 合肥230601
關鍵詞：多示例學習 示例權重 覆蓋算法 相似度函數
摘要：結合覆蓋算法（Covering Algorithm，CA）提出示例權重下的多示例學習算法，稱為Millw算法．該算法能利用HausdorfI距離和CA選出正負包中權重較大的示例，并利用選出的示例定義相似度函數，將每個訓練包轉為單示例，然后利用監督算法對其訓練和測試，在標準數據集和COREL圖像庫中進行實驗，實驗表明：提出的Millw算法能和現有的大多數MIL算法相媲美．
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