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托马斯·迪特里奇。；理查德·拉思罗普（Richard H.Lathrop）。；洛扎诺·佩雷斯，托马斯

用轴平行矩形解决多实例问题。 （英语） Zbl 1042.68650号

Artif公司。智力。 89，第1-2号，第31-71号（1997年）.
摘要：在训练示例不明确的任务中会出现多实例问题：单个示例对象可能有许多描述它的可选特征向量（实例），但这些特征向量中只有一个可能负责观察到的对象分类。本文描述并比较了三种学习轴平行矩形的算法来解决多实例问题。忽略多实例问题的算法性能很差。直接面对多实例问题的算法（通过尝试识别哪些特征向量负责观察到的分类）表现最佳，在麝香气味预测任务中给出了89（%）的正确预测。文中还举例说明了使用人工数据对这些算法进行调试和比较。

引用于67文件

MSC公司：

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

机器学习；药物设计；构效关系

软件：

UCI-毫升
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{T.G.Dietterich}等人，Artif。智力。89，第1-2,31-71号（1997年；兹bl 1042.68650）
全文： 内政部

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