Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/339946| Заглавие документа: | Multiple instance learning based on sample self-correction, feature selection and ensemble classification |
| Авторы: | Berikov, V. B. Kutnenko, O. A. |
| Тема: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Математика ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика |
| Дата публикации: | 2025 |
| Издатель: | Minsk : BSU |
| Библиографическое описание источника: | Computer Data Analysis and Modeling: Stochastics and Data Science : Proc. of the XIV Intern. Conf., Minsk, Sept. 24–27, 2025 / Belarusian State Univ. ; eds.: Yu. Kharin (ed.-in-chief) [et al.]. – Minsk : BSU, 2025. – Pp. 47-51. |
| Аннотация: | The paper considers weakly supervised learning problem, also known as multiple instance learning, or learning on multisets. A method for its solution based on the selection of informative features, filtering of the training sample and ensemble classification is developed. The results of an experimental study of the algorithm using a protein identification dataset are presented |
| URI документа: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/339946 |
| ISBN: | 978-985-881-830-2 |
| Финансовая поддержка: | The work was supported by the State Contract of Sobolev Institute of Mathematics, project FWNF-2022-0015. |
| Лицензия: | info:eu-repo/semantics/restrictedAccess |
| Располагается в коллекциях: | 2025. Computer Data Analysis and Modeling: Stochastics and Data Science |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.