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matlab系统聚类代码-matMTL:Matlab的多任务学习包
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2021-05-22
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matlab系统聚类代码#自述文件 Matlab的多任务学习包。 实施工作的代码 Ciliberto,Carlo,Tomaso Poggio和Lorenzo Rosasco。 2015年国际机器学习大会(ICML)。 ##安装与使用 只需将addpath('learning-machine')到您的MATLAB路径即可。 main.m文件中提供了如何使用该包的示例。 ##包装上的几个字 我们工作的目标/范围是提出一个用于多任务学习的通用凸框架,该框架一方面可以捕获多任务学习中提出的几种先前的方法(例如Argyriou '08,Jacob '09,Zhang '10 ,Dinuzzo '11等),另一方面提供了一种通用的(元)块坐标策略来解决这种形式的问题,并保证收敛到全局最小值。 该存储库中的代码包含针对某些多任务设置的这种元策略的实现。 该软件包的设计目的是即插即用,但是尚未准备好分发,遗憾的是仍未记录在案。 特别是可以使用参数选择例程,但是根本没有文档。 待定! 参考文献[1] Argyriou,Andreas,Theodoros Evgeniou和Massimiliano Pon
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matMTL-master.zip (54个子文件)
matMTL-master
.gitignore 10B
main.m 5KB
LICENSE 1KB
README.md 2KB
learning-machine
@LinearKernel
LinearKernel.m 2KB
+Sample
standard_dual.m 2KB
standard.m 2KB
+Train
rls_mtl_dual.m 5KB
+Internal
rls_mtl_nuc.m 1KB
rls_mtl_trace_fro.m 564B
rls_mtl_frobenius.m 423B
rls_mtl_trace.m 403B
rls_mtl_cluster.m 3KB
rls_mtl_fix.m 257B
rls_mtl.m 4KB
rls_test.m 478B
+Penalty
trace.m 140B
sparse.m 227B
@LearningOptions
LearningOptions.m 1KB
@LearningMachine
Test.m 94B
ParameterSelection.m 1KB
PerformExperiment.m 1KB
Train.m 153B
LearningMachine.m 1KB
+Kernel
rbf.m 140B
linear.m 130B
@RbfKernel
RbfKernel.m 3KB
+Score
mse.m 755B
nmse.m 1KB
accuracy.m 534B
individual_accuracy.m 673B
auc_roc.m 786B
auc_pr.m 745B
+paramsel
sample_run_classes.m 575B
+utils
span_regpar.m 425B
generate_params_path.m 589B
default_info.m 399B
fallback_info.m 343B
span_params.m 449B
square_distance.m 620B
generate_sigmas.m 423B
sample_run.m 523B
+score
mse.m 103B
accuracy.m 813B
auc_roc.m 483B
run.m 901B
+sample
standard.m 1KB
perform_experiment.m 1KB
+train
rls_nuclear.m 849B
rls_trace.m 957B
rls_mtl_trace_iter.m 2KB
rls_mtl_sparse.m 902B
rls_mtl_sparse_iter.m 2KB
rls.m 638B
共 54 条
- 1
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