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一种基于决策树的多示例学习算法

王杰 蔡良健 高瑜

郑州大学学报(理学版)2016,Vol.48Issue(1):81-84,4.
郑州大学学报(理学版)2016,Vol.48Issue(1):81-84,4.DOI:10.3969/j.issn.1671-6841.201507006

一种基于决策树的多示例学习算法

A Multi-instance Learning Algorithm Based on Decision Tree

王杰 1蔡良健 1高瑜2

作者信息

  • 1. 郑州大学 电气工程学院 河南 郑州450001
  • 2. 郑州大学 信息工程学院 河南 郑州450001
  • 折叠

摘要

Abstract

A new multi-instance learning algorithm C4. 5-MI based on decision tree C4. 5 was proposed, and the entropy function and information gain ratio to multiple instance framework were extended. Excel-lent algorithm GDBT-MI was obtained by improving C4. 5-MI through adopting gradient boosting. The re-sults on several benchmark datasets demonstrated the effectiveness of C4 . 5-MI and GDBT-MI over other similar algorithms.

关键词

多示例学习/决策树/梯度提升/C4.5算法

Key words

multi-instance learning/decision tree/gradient boosting/C4 . 5 algorithm

分类

计算机与自动化

引用本文复制引用

王杰,蔡良健,高瑜..一种基于决策树的多示例学习算法[J].郑州大学学报(理学版),2016,48(1):81-84,4.

基金项目

教育部高等学校博士学科点科研项目(20124101120001) (20124101120001)

河南省教育厅科学技术研究重点项目(14A41300) (14A41300)

中国博士后科学基金面上项目(2014T70685,2013M541992) (2014T70685,2013M541992)

郑州大学学报(理学版)

OA北大核心CSTPCD

1671-6841

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