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多示例学习EMDD算法的输入参数问题
xiaodaokuailai
2012-03-26 04:36:54
这是我在网上找的EMDD算法,看的是一头雾水,我想先把这个函数运行起来,
function [test_bag_label, test_inst_label, test_bag_prob, test_inst_prob] = EMDD(para, train_bags, test_bags)
这是他的声明,请问这三个参数要求的是什么?
或者有人知道EMDD 的原理吗,或者有谁知道其他的多示例学习的源代码或多示例学习的网站都清推荐一下,不胜感激!
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多示例学习EMDD算法的输入参数问题
这是我在网上找的EMDD算法,看的是一头雾水,我想先把这个函数运行起来, function [test_bag_label, test_inst_label, test_bag_prob, test_inst_prob] = EMDD(para, train_bags, test_bags) 这是他的声明,请问这三个参数要求的是什么? 或者有人知道EMDD 的原理吗,或者有谁知道其他的多示例学习的源代码或多示例学习的网站都清推荐一下,不胜感激!
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wenyiteeen
2014-05-21
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您好 我是一枚大四学生 毕设就是做关于多示例学习的东西 所以想问下您最后找到了多示例例学习的源代码或者好的网站没 希望您能也给我推荐下 不胜感激呐
数据结构+
算法
综合资料库
数据结构与
算法
综合资料库(CHM) 程序员必备的基础资料,对数据结构与
算法
很详细的讲解,里面还有许多
示例
,大家可以参考,
学习
编程语言都要用到的基础资料。初级走向高级必修的内功心法!
机器
学习
_miml多
示例
多标记
算法
本文参考:miml 多
示例
多标记
学习
周志华多
示例
多标记的出现:真实的对象并不具有唯一的语义。简单来讲一个对象有不同的特征和属于不同的类别多
示例
多标记的优点:先过吧,并没有直观的体会到。比如1对多并不是合式函数,从子概念出发更容易分类等。
算法
:基于退化策略的miml
学习
算法
(简单理解一下就是从复杂拆分到简单,退化为传统的监督
学习
问题
)策略一:首先退化为多
示例
,mimlboost
算法
自己的理解;将...
大白话HMM全套系列课程--从此爱上HMM
1.12HMM中的概率
问题
之后向
算法
案例代码1.13HMM中的单个状态概率1.14HMM中的单个状态概率案例代码1.15HMM中的两个状态概率1.16HMM中的两个状态概率案例代码1.17HMM中的
学习
问题
之监督
学习
案例1.18HMM中的
学习
问题
之...
多
示例
学习
以及对应的神经网络
算法
1、多
示例
学习
的概念 简单介绍下多
示例
学习
。多
示例
学习
实际是一种半监督
算法
。考虑这样一种训练数据:我们有很多个数据包(bag),每个数据包中有很多个
示例
(instance)。我们只有对bag的正负类标记,而没有对instance的正负例标记。当一个bag被标记为正时,这个包里一定有一个instance是正类,但也有可能其他instance是负类,当一个bag被标记为负类时,它里面的所有insta...
多
示例
学习
(Multi-Instance Learning)
在机器
学习
中, 多
示例
学习
(MIL) 是由监督式
学习
演变而来的。相较于
输入
一系列被单独标注的
示例
,在多
示例
学习
中,
输入
的是一系列被标注的“包”,每个“包”都包括许多
示例
。举一个二元分类的简单的例子,当包中的所有
示例
都是负例时,这个包会被标注为负包。另一方面,当包中至少含有一个正例时,这个包会被标注为正包。用图像分类举一个例子:给出一个图像,我们想要根据图像的画面内容来确定它的目标类别。比如,当图像同时包括了“沙子”和“水”时,图像的目标类别可能是“海滩”。
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