文件名称：libsvmmatlab代码-stsc:监督传输稀疏编码
文件大小：198.02MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-06 09:04:06
系统开源
libsvm matlab 代码监督传输稀疏编码 STSC 算法的 MATLAB 实现，它使用 LIBSVM 和 LIBLINEAR 进行预测。 此外，我们提供了原始论文实验中使用的手写数字数据、一些用于在多核机器上并行运行实验和交叉验证的示例脚本，以及用于可视化的实用函数。 下载 代码和数据可以直接下载（200MB）。 或者，您可以克隆存储库： $ git clone --recursive git@github.com:alshedivat/stsc.git 注意：您需要递归克隆，因为 STSC 依赖于 LIBSVM 和 LIBLINEAR 子模块。 安装 下载/克隆代码后，您只需要编译 LIBSVM 和 LIBLINEAR 库。 这是在 MATLAB 中通过在code/libsvm和code/liblinear子文件夹中执行make脚本来完成的： $ matlab -nodisplay -nosplash [...] >> cd code/liblinear/matlab >> make >> cd ../libsvm/matlab >> make 用法 通过简单地运行code子
【文件预览】：
stsc-master
----.gitmodules(189B)
----data()
--------Arabic_16x16.mat(69.06MB)
--------USPS.mat(14.44MB)
--------Arabic.mat(12.59MB)
--------MNIST_16x16.mat(73.89MB)
--------USPS_16x16.mat(14.38MB)
--------MNIST.mat(13.97MB)
----LICENSE(1KB)
----code()
--------batch_run_stsc.m(594B)
--------classification()
--------learning()
--------SampleData.m(7KB)
--------GetConfiguration.m(4KB)
--------optimization()
--------liblinear()
--------visualization()
--------libsvm()
--------SweepTLR.m(377B)
--------batch_run_tsc.m(545B)
--------CrossValidation.m(2KB)
--------utils()
--------MeasurePerformance.m(2KB)
--------SingleRun.m(1018B)
----.gitignore(337B)
----README.md(2KB)