Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Offers a comprehensive overview of multiple instance learning widely used to classify and label texts, pictures, videos and music in the InternetProvides the user with the most relevant algorithms for MIL and the most represen. Bestandsnummer des Verk�ufers 448757977

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Bibliografische Details

Titel: Multiple Instance Learning

Verlag: Springer International Publishing

Erscheinungsdatum: 2018

Einband: Softcover

Zustand: New

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe:

This book carries out a study of the key related fields of distance metrics and alternative hypothesis. Chapters examine new and developing aspects of MIL such as data reduction for multi-instance problems and imbalanced MIL data. Class imbalance for multi-instance problems is defined at the bag level, a type of representation that utilizes ambiguity due to the fact that bag labels are available, but the labels of the individual instances are not defined.

Additionally, multiple instance multiple label learning is explored. This learning framework introduces flexibility and ambiguity in the object representation providing a natural formulation for representing complicated objects. Thus, an object is represented by a bag of instances and is allowed to have associated multiple class labels simultaneously.

This book is suitable for developers and engineers working to apply MIL techniques to solve a variety of real-world problems. It is also useful for researchers or students seeking a thorough overview of MIL literature, methods, and tools.

Rese�a del editor:

This book provides a general overview of multiple instance learning (MIL), defining the framework and covering the central paradigms. The authors discuss the most important algorithms for MIL such as classification, regression and clustering. With a focus on classification, a taxonomy is set and the most relevant proposals are specified. Efficient algorithms are developed to discover relevant information when working with uncertainty. Key representative applications are included.
This book carries out a study of the key related fields of distance metrics and alternative hypothesis. Chapters examine new and developing aspects of MIL such as data reduction for multi-instance problems and imbalanced MIL data. Class imbalance for multi-instance problems is defined at the bag level, a type of representation that utilizes ambiguity due to the fact that bag labels are available, but the labels of the individual instances are not defined.
Additionally, multiple instance multiple label learning is explored. This learning framework introduces flexibility and ambiguity in the object representation providing a natural formulation for representing complicated objects. Thus, an object is represented by a bag of instances and is allowed to have associated multiple class labels simultaneously.
This book is suitable for developers and engineers working to apply MIL techniques to solve a variety of real-world problems. It is also useful for researchers or students seeking a thorough overview of MIL literature, methods, and tools.

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Die technischen Schritte zum Vertragsschluss, der Vertragsschluss selbst und die Korrekturm�glichkeiten erfolgen nach Ma�gabe der Regelungen "Zustandekommen des Vertrages" unserer Allgemeinen Gesch�ftsbedingungen (Teil I.).

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3.1. Vertragssprache ist deutsch .

3.2. Der vollst�ndige Vertragstext wird von uns nicht gespeichert. Vor Absenden der Bestellung k�nnen die Vertragsdaten �ber die Druckfunktion des Browsers ausgedruckt oder elektronisch gesichert werden. Nach Zugang der Bestellung bei uns werden die Bestelldaten, die gesetzlich vorgeschriebenen Informationen bei Fernabsatzvertr�gen und die Allgemeinen Gesch�ftsbedingungen nochmals per E-Mail an Sie �bersandt.

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Die wesentlichen Merkmale der Ware und/oder Dienstleistung finden sich im jeweiligen Angebot.

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