文件名称：multi_task_learning:多任务功能学习
文件大小：6KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-01 08:47:26
MATLAB
多任务功能学习 这是一种用于同时学习多个任务（假设它们共享一组共同的潜在特征）的方法。 它基于规范化任务矩阵的范围。 使用跟踪规范进行正则化是该框架的特例。 在多任务学习的各种应用中，一个例子是产品对消费者的个性化推荐。 在论文，和中详细介绍了该方法。 注意，可以将方法与非线性核一起使用，而不要使用显式特征。 在使用Gram-Schmidt或Cholesky分解进行预处理之后，就可以在Gram矩阵上运行代码（请参阅第5节“ ）。
【文件预览】：
multi_task_learning-master
----test_error_unbalanced.m(461B)
----kernel_regression.m(218B)
----run_code_example.m(2KB)
----train_kernel.m(574B)
----LICENSE(1KB)
----train_alternating.m(4KB)
----train_alternating_epsilon.m(1KB)
----README.md(1KB)