基于实例过滤的多实例分类研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.2 多实例学习的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 多实例学习的应用 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的研究内容 | 第15页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 多实例分类问题综述 | 第16-19页 |
| 2.1 多实例分类问题的提出 | 第16页 |
| 2.2 问题的解决思路分析 | 第16-19页 |
| 第三章 基于聚类的多实例过滤分类 | 第19-38页 |
| 3.1 多实例分类问题的形式化描述 | 第19页 |
| 3.2 基于K-means的多实例过滤分类建模 | 第19-20页 |
| 3.3 实验结果 | 第20-37页 |
| 3.3.1 实验数据集 | 第21-24页 |
| 3.3.2 对比算法 | 第24-27页 |
| 3.3.3 实验结果对比 | 第27-30页 |
| 3.3.4 实验参数调节 | 第30-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于KLIEP算法的多实例过滤分类 | 第38-50页 |
| 4.1 基于KLIEP的多实例权重估计 | 第38-39页 |
| 4.2 基于KLIEP的多实例过滤分类建模 | 第39-40页 |
| 4.3 实验结果 | 第40-49页 |
| 4.3.1 实验结果对比 | 第40-43页 |
| 4.3.2 实验参数调节 | 第43-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 附件 | 第58页 |
