文件名称：mssl-python:Python中的多任务稀疏结构学习方法
文件大小：1.36MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-03 11:46:52
python optimization-algorithms multitask-learning mssl-python Python
mssl-python 截至2018年6月8日开发中 Python中的多任务稀疏结构学习（MSSL）方法 该存储库包含在论文《提出的MSSL算法的Python实现。 概述 MSSL属于多任务学习算法领域。 给定一组任务（回归或分类问题），MSSL可以利用所有任务之间的结构依赖性来提高单个任务的性能，从而为所有任务学习参数集。 与许多其他多任务学习方法不同，MSSL不会预先采用任何类型的结构，而是从数据中学习。 为了了解所有任务的任务参数和相关性信息，MSSL使用交替最小化算法。 依存关系 Python 3.6 西皮 脾气暴躁的 怎么运行呢？ 创建了一个名为run_demo.py的文件以显示如何运行MSSL代码。 在此示例中，任务是综合回归问题。 通过该脚本，可以根据需要更改它以处理分类问题。 MSSL有两个主要步骤：（1）学习任务特定权重（W步），以及（2）关联结构（Omega步）
【文件预览】：
mssl-python-master
----run_demo_regression.py(3KB)
----utils()
--------prepare_dataset.py(891B)
----mssl()
--------MSSLRegressor.py(3KB)
--------test_squaredloss.py(2KB)
--------__init__.py(0B)
--------MSSL.py(7KB)
--------MSSLClassifier.py(4KB)
--------test_logloss.py(3KB)
--------temp()
----datasets()
--------toy_10tasks_reg.pkl(728KB)
--------toy_10tasks_clf.pkl(728KB)
----README.md(3KB)
----run_demo_classification.py(3KB)
----.gitignore(33B)