【文件属性】：
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：2021-06-16 15:17:26
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)