文件名称：em算法matlab代码-LogReg-Crowds:人群的Logistic回归
文件大小：31KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-15 10:56:53
系统开源
em算法matlab代码LogReg-Crowds-来自人群的Logistic回归 LogReg-Crowds是Julia各种方法的集合，这些方法用于学习多个注释者和人群的逻辑回归模型，即： 。 。 。 所有实现都能够处理多类问题，并且不需要重复标记（即，注释者不必为整个数据集提供标签）。 该代码虽然具有可解释性，但已对其进行了很好的注释，因此可以非常易于使用（请参阅文件“ demo.jl”）。 同时，Julia语言为它提供了出色的性能，特别是在与其他科学语言（例如MATLAB或Python / Numpy）相比时，却不影响其高级性和可解释性。 版权所有（c）2015 Filipe Rodrigues 该程序是免费软件。 您可以根据*软件基金会发布的GNU通用公共许可版本3的条款重新分发和/或修改它。 分发该程序是希望它会有用，但是没有任何保证； 甚至没有对适销性或特定用途适用性的暗示保证。 有关更多详细信息，请参见GNU通用公共许可证。 在描述其发挥实质性作用的研究时，应适当参考该软件，以便其可以被他人复制和验证。 基本用法 包括LogReg-Crowds软件包： include(
【文件预览】：
LogReg-Crowds-master
----crowds()
--------ma_logistic_regression_dawidskene.jl(5KB)
--------.DS_Store(6KB)
--------ma_logistic_regression_majvote.jl(3KB)
--------ma_logistic_regression_naive.jl(3KB)
--------ma_logistic_regression_rodrigues.jl(6KB)
--------ma_logistic_regression_raykar.jl(5KB)
----data()
--------simulate_annotators.py(1KB)
--------.DS_Store(6KB)
--------fisheriris_labels_ma.csv(1KB)
--------fisheriris_confmat.csv(229B)
--------fisheriris.csv(2KB)
--------fisheriris_labels_ma_missing.csv(1KB)
--------fisheriris_labels.csv(300B)
----logistic_regression.jl(2KB)
----LICENSE(34KB)
----.DS_Store(6KB)
----demo.jl(2KB)
----README.rst(3KB)
----VERSION(3B)
----common.jl(2KB)
----logreg_crowds.jl(2KB)
----types.jl(644B)