多示例学习？在多示例学习中，一张图像作为一个“包”：。是特征向量（也就是我们所说的示例），是从图像中对应的第i个区域中提取出来的，总共存在N个示例区域。那么，“包”中当且仅当sand和water都存在时，那么，多示例学习？一起来了解一下吧。

清华学神吴佳俊比要求的多做一点

分类：1、现场直播模式；2、微课演示模式；3、现场互动模式。

多示例学习是近年来才出现的一种新的学习框架,并以其对多义性对象的出色表示能力而被成功地运用在图像分类任务中。

首先提出了一种新的图像多示例包生成方式,采用特征的概率分布表示图像,并对图像像素分布提取一个高斯混合模型,将每个高斯分布作为一个示例,生成图像的多示例包。

然后,在对图像进行分类时,采用了信息瓶颈聚类把多示例包转化成单示例,从而将传统的单示例分类器用在该问题上。为了提高分类器的泛化能力,对多个分类器进行了集成。选取了5类自然场景图像进行试验,结果显示所提出的方法平均性能优于当前常用的一些多示例学习算法。

多示例包是什么意思？多示例学习的那个多示例包

多示例学习(Multiple Instance Learning 简称 MIL)是由监督型学习算法演变出的一种方法。

多示例学习的特征

各种“学霸”的传说盛行“江湖”。惊叹于他们“神一样的存在”，更激发我们一探“学霸是如何炼成的”。之所以成为“学霸”，自有不可忽视的天赋、基因使然，但，除此之外，他们还有许多“过人”之处。这里，我们走近红极网络的著名“学霸”，一起探究“学霸”为什么能成为“学霸”，我们能向他们学到什么？

吴佳俊在参加清华大学“地球村”活动

“我没有异于常人的学习方法，可选的作业和项目，就尽量都去完成。提供的参考书目，尽量都去读。如果有可能的话，就再多读几本。”

在清华园南北贯通的主干道——学堂路上，从郁郁葱葱到秋叶飘零，一年四季道路两旁耸立的白杨树下不时更换着各种海报：或“学术新秀”或“特奖学生”或“科技创新”，吴佳俊就是这海报中的普通一员，但他又是网上“传说”的那般非比寻常。

两篇论文已发表于计算机视觉顶级会议CVPR并被邀请为论文审稿人；与麻省理工学院、普林斯顿大学、微软亚洲研究院等多名世界级教授合作；“清华大学特等奖学金”“国家奖学金”“微软亚研院优秀成果奖”等重量级奖项数不胜数；以近满分的成绩连续三年第一；利用经济学双学位开展与计算机交叉的激励机制在肾脏交换网络中的运用；热爱社会实践和公益，从甘肃农村到瑞士、日本、中国香港都有他的足迹……

从计算机到交叉学科，从科学研究到社会工作，这位清华大学交叉信息院计算机科学实验班的大四本科生，简历在网上曝光后，关于他“学霸”“神一样存在”的“神话”风起云涌。

欧洲有哪些统计机器学习比较强的大学或者研究院的

马冬晗：清华学霸是怎样炼成的？

江山代有才人出”，清华年年有“学霸”，继2008年的清华学霸姐妹花后，在近日再流传了一张超强的履历表让清华大学大三的吴佳俊再次成为清华的男神学霸，看到一个一个学霸都涌现在清华，更让人想知道的是这些学霸究竟是怎样炼成的?

2008年，毕业于大连育明高中的双胞胎姊妹花马冬晗、马冬昕走进清华大学，成为该校有史以来第一对保送进清华大学的孪生姊妹。2011年，姊妹俩又分别以综合评分第一名和第三名的成绩获得清华年度特等奖学金(全校每年只有5名本科生获此殊荣)，一时被传为佳话。最近，姐妹俩去年在特等奖学金公开答辩会上的演讲视频、展示的优秀成绩和一份详尽的学习计划表又被翻出，在网络疯传，被网友们称为“清华学霸”。

一张“最牛学习计划表”，让清华大学的双胞胎姐妹马冬晗、马冬昕红了。

在A4大小的纸上，密密麻麻地写着周一至周日各个时间段的学习生活安排：“复习大物”、“听CNN”、“完成作业”、“预习代数”等。被同学随手拍下并发布在人人网上后，几天的点击量和转发量过万。

有网友不禁发问：排得这么满，她们洗澡的时间在哪里?

一段在网络上疯传的姐妹俩申请清华大学本科生特等奖学金的答辩视频，更使她们被封为“清华学霸”。

学习场景的分类

多示例学习中，定义“包”为多个示例的集合。与其他Classification方法不同，此方法仅对“包”作标签，“包”中的示例并无标签。定义“正包”：包中至少有一个正示例；反之，当且仅当“包”中所有示例为负示例时，该“包”为“负包”。

多示例学习的目的：①归纳出单个示例的标签类别的概念。②计算机通过对这些已标注的“包”学习，尽可能准确地对新的“包”的标签做出判断。

我们就拿图像分类举个例子：图像分类是基于图像内容来确定图像目标的类别。例如：一张图片上存在“sand”、water等各种示例，我们研究的目标是beach。在多示例学习中，一张图像作为一个“包”：。是特征向量（也就是我们所说的示例），是从图像中对应的第i个区域中提取出来的，总共存在N个示例区域。那么，“包”中当且仅当sand和water都存在时，此“包”才会作上“beach”标签。显然，利用这种方法来研究图像分类就考虑到了图像中元素之间关系，相比单示例方法在某些情况下得出的分类效果更好。

多示例学习方法是20世纪90年代人们在研究药物活性时提出来的。1997年，T. G. Dietterich 等人 对药物活性预测问题进行了研究。其目的是构建一个学习系统，通过对已知适于或不适于制药的分子进行学习，尽可能正确地预测其他新的分子是否适合制药。

以上就是多示例学习的全部内容，分类：1、现场直播模式；2、微课演示模式；3、现场互动模式。多示例学习是近年来才出现的一种新的学习框架,并以其对多义性对象的出色表示能力而被成功地运用在图像分类任务中。内容来源于互联网，信息真伪需自行辨别。如有侵权请联系删除。