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知识与数据驱动机器学习模型的参数可辨识性理论研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2014
作者:  冉智勇
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可辨识性  参数冗余  信息论  Kullback_leibler 散度  最优化理论  辨识函数  Identifiability  Parameter Redundancy  Information Theory  Kullback-leibler Divergence  Optimization Theory  Identifying Function  
Hierarchical sparse representation based Multi-Instance Semi-Supervised Learning with application to image categorization 期刊论文
SIGNAL PROCESSING, 2014, 卷号: 94, 页码: 595-607
作者:  Feng, Songhe;  Xiong, Weihua;  Li, Bing;  Lang, Congyan;  Huang, Xiankai
Adobe PDF(5203Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：235/68  |  提交时间：2015/08/12
Multi-instance Semi-supervised Learning  Hierarchical Sparse Representation  Weighted Multi-instance Kernel  Image Categorization