Logo BSU

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/339946
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorBerikov, V. B.
dc.contributor.authorKutnenko, O. A.
dc.date.accessioned2026-01-13T10:14:40Z-
dc.date.available2026-01-13T10:14:40Z-
dc.date.issued2025
dc.identifier.citationComputer 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.
dc.identifier.isbn978-985-881-830-2
dc.identifier.urihttps://elib.bsu.by/handle/123456789/339946-
dc.description.abstractThe 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
dc.description.sponsorshipThe work was supported by the State Contract of Sobolev Institute of Mathematics, project FWNF-2022-0015.
dc.language.isoen
dc.publisherMinsk : BSU
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.subjectЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Математика
dc.subjectЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика
dc.titleMultiple instance learning based on sample self-correction, feature selection and ensemble classification
dc.typeconference paper
Располагается в коллекциях:2025. Computer Data Analysis and Modeling: Stochastics and Data Science

Полный текст документа:
Файл Описание РазмерФормат 
47-51.pdf465,51 kBAdobe PDFОткрыть
Показать базовое описание документа Статистика Google Scholar



Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.