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基于流形学习的多示例回归算法

詹德川  周志华  
【摘要】:多示例学习是一种新型机器学习框架,以往的研究主要集中在多示例分类上,最近多示例回归受到了国际机器学习界的关注.流形学习旨在获得非线性分布数据的内在结构,可以用于非线性降维.文中基于流形学习技术,提出了用于解决多示例回归问题的ManiMIL算法.该算法首先对训练包中的示例降维,利用降维结果出现坍缩的特性对多示例包进行预测.实验表明,ManiMIL算法比现有的多示例算法例如Citation-kNN等有更好的性能.

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