《表5 多示例学习算法在Musk1和Musk2上的准确率》

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《一种多示例学习改进算法的研究》

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实验首先将MI-SA-SVM算法应用于麝香数据集分类，以检验分类的效果。为了与现在流行的多示例算法在麝香数据集上的分类结果做比较，这里我们采用文献[7]中相同的10折交叉验证方法，并引用了相关的结果，各个算法分类准确率见表5。我们的结果基于粗略优化参数γ的径向基（RBF）核函数K（x，y）=exp（-γ||x-y||2）得到。