Abstrakt. I detta papper uppgraderar vi linjär logistisk regression och ökar till multi-instance data, där varje exempel består av en märkt påse med fall. Detta görs genom att koppla förutsägelser för enskilda fall till en påse-nivå sannolikhetsberäkning genom att enkelt medelvärde och maximera sannolikheten på påsen nivå-med andra ord, genom att anta att alla fall bidrar lika och oberoende till en påse etikett. Vi presenterar empiriska resultat för artificiella data som genereras enligt den underliggande generativa modellen som vi antar, och visar också att de två algoritmerna producerar konkurrenskraftiga resultat på Musk-riktmärkets datauppsättningar.
MIBoosting REF föreslogs som ett stärkande tillvägagångssätt för MIL med antagandet att alla instanser bidrar lika och oberoende till en väskas etikett.
Logistic Regression and Boosting for Labeled Bags of Instances
{'venue': 'PAKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}