大连理工大学学报
大連理工大學學報
대련리공대학학보
JOURNAL OF DALIAN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY
2010年
5期
788-793
,共6页
贺建军%王欣%顾宏%王哲龙
賀建軍%王訢%顧宏%王哲龍
하건군%왕흔%고굉%왕철룡
多示例学习%Logistic回归模型%凝聚函数%文本分类
多示例學習%Logistic迴歸模型%凝聚函數%文本分類
다시례학습%Logistic회귀모형%응취함수%문본분류
鉴于很多实际问题都可以转化到多示例框架下求解,多示例学习越来越受到机器学习领域内学者们的关注.提出了一个基于Logistic回归模型的多示例学习算法.首先定义了一个新的似然函数来表示每个包的标签与其示例的隐含标签之间的关系,然后利用凝聚函数把该似然函数转化为一个光滑的凹函数,从而使问题可以用常用的无约束优化方法快速求解.在一些标准数据集和一个文本分类问题上的实验结果表明,所提算法要优于其他常用多示例学习算法.
鑒于很多實際問題都可以轉化到多示例框架下求解,多示例學習越來越受到機器學習領域內學者們的關註.提齣瞭一箇基于Logistic迴歸模型的多示例學習算法.首先定義瞭一箇新的似然函數來錶示每箇包的標籤與其示例的隱含標籤之間的關繫,然後利用凝聚函數把該似然函數轉化為一箇光滑的凹函數,從而使問題可以用常用的無約束優化方法快速求解.在一些標準數據集和一箇文本分類問題上的實驗結果錶明,所提算法要優于其他常用多示例學習算法.
감우흔다실제문제도가이전화도다시례광가하구해,다시례학습월래월수도궤기학습영역내학자문적관주.제출료일개기우Logistic회귀모형적다시례학습산법.수선정의료일개신적사연함수래표시매개포적표첨여기시례적은함표첨지간적관계,연후이용응취함수파해사연함수전화위일개광활적요함수,종이사문제가이용상용적무약속우화방법쾌속구해.재일사표준수거집화일개문본분류문제상적실험결과표명,소제산법요우우기타상용다시례학습산법.
