密尔

R包密耳。多实例数据集由许多独立的主题(称为bags)组成,每个主题由多个组件(称为实例)组成。这些数据集的结果是二进制或多项式的,而且,我们只能观察主题层面的结果。例如,在制造过程中,如果一个对象自身至少有一个组件有缺陷,则该对象被标记为“有缺陷”,否则,被标记为“无缺陷”。milr软件包主要研究具有二元结果的多实例数据集的预测模型,并在logistic回归的框架下用期望最大化算法进行最大似然估计。此外,在似然函数中加入套索罚函数,可以同时进行参数估计和变量选择。

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