文件名称：外罚函数法matlab代码-multilabel:多标签
文件大小：2.82MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-22 05:05:29
系统开源
外罚函数法matlab代码多标签分类的半定和谱弛豫 描述 依赖关系 代码根据需要需要一些外部库。 摩塞克 CVX 最大流量/最小切割 安德鲁·德龙的 Matlab 包装器。 LIBLINEAR 半正定矩阵锥的低秩优化 由 Journee 实施。 运行代码 文件 main.m 中提供了一个运行示例。 详细信息和参数 我们的方法有 4 个必须（交叉）验证的超参数。 也可以使用附加参数。 超参数 lambda_w 是分类器 w 的正则化参数。 lambda_a 是正则化参数 fo 参数 params.seed 是随机种子 params.max_trials 是 sdp 舍入的样本数（当 A 可以是任何矩阵时，这很重要） params.loss 是标签上的损失，在 [f1, hamming] 之间 params.relaxation 是所需的松弛类型，可以是 [graph-cut, sdp, 光谱] params.solver 是在选择时调用以解决 SDP 的外部求解器，它可以是 [cvx, mosek, low-rank] params.data_path 是数据的路径 params.T 是
【文件预览】：
multilabel-master
----compute_hamming.m(112B)
----general_spectral_solver.m(511B)
----graph_cut_k.m(2KB)
----project_A.m(345B)
----compute_objective.m(820B)
----get_stepsize.m(223B)
----optimize_f1.m(1KB)
----main.m(2KB)
----spectral.m(421B)
----train_svm.m(1KB)
----decoding_model.m(990B)
----subgradient_descent.m(3KB)
----compute_losses.m(254B)
----graph_cut.m(488B)
----sdp_cvx.m(434B)
----datasets()
--------yeast_dataset.mat(1.76MB)
--------medical_dataset.mat(28KB)
--------enron_dataset.mat(204KB)
--------bibtex_dataset.mat(895KB)
----LICENSE(1KB)
----sdp_lowrank.m(518B)
----README.md(2KB)
----sdp_cvx_k.m(589B)
----compute_recall.m(89B)
----sdp_mosek_k.m(1KB)
----optimize_hamming.m(730B)
----get_subgradient.m(515B)
----path_setup.m(126B)
----rounding_sdp.m(510B)
----compute_precision.m(88B)
----compute_f1.m(498B)
----sdp_mosek.m(1KB)
----get_data.m(826B)
----mySqrtm.m(264B)
----spectral_k.m(1KB)
----initialize.m(901B)