Clustering algorithms; Standards; Support vector machines; Correlation; Noise measurement; Optimization;
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机译:MILKDE:一种基于正实例选择和核密度估计的多实例学习新方法
机译:基于积极实例选择和包结构构建的多实例学习
机译:多实例学习,具有多个正和负目标概念
机译:现实条件下的多实例学习=现实条件下的多实例学习
机译:MBSTAR:多实例学习用于预测微小RNA靶标中的特定功能结合位点
机译:图1:(a)基于文本的Forma Mentis网络示例。 TFMN可以用作边缘彩色图形或作为多路复用网络表示。在青色(红色)突出显示正(负)单词。中立词是黑色的。在青色(红色)突出显示正(否定)单词之间的句法链接。正面和消极概念之间的句法链接在紫色。含义重叠的所有语义链接都以绿色突出显示。 (b)关于TFMN如何组装的信息图表。个人在他们的精神词典(漫画云)中对现实世界组织了他们的知识和情感感知。
机译:利用超高分辨率图像绘制世界贫民窟的高斯多实例学习方法。