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cnn源码matlab (Open Set) 用于图像分类任务的域适应 新的！ 动作识别数据集链接： ICCV'17 论文在： -> 在 Matlab 2013b 上测试 - Windows 7 -> 在 Visual Studio 2013 / Matlab 2013b 上编译的 Caffe 二进制文件（请使用您自己的二进制文件或预先计算的功能 -> 应为 Matlab 2015 升级包含的 OPTI 工具箱版本：开始分类任务： main.m（启动程序） Run_DA.m（一次运行多个实验的脚本） 修改参数： 输入参数.m isDA = true，激活域自适应 isOpenset = true，激活开放集协议。 否则，（标准）闭集 “ATI”是我们开发的方法 numSrcClusters 必须包含与类或视点相同的数量，因此“ATI”有效：Saenko = 10, Office = 31, Viewpoints = 8, 16, 24, 36, ... 对于开放集协议，计数共享类 + 1 (未知类） isMidResultsDA = true，用于可视化ATI优化过程中的附加结果 数据

Machine learning is becoming important in every discipline. It is used in engineering for autonomous cars. It is used in finance for predicting the stock market. Medical professionals use it for diagnoses. While many excellent packages are available from commercial sources and open-source repositories, it is valuable to understand how these algorithms work. Writing your own algorithms is valuable both because it gives you insight into the commercial and open-source packages and also because it gives you the background to write your own custom Machine Learning software specialized for your application. MATLAB® had its origins for that very reason. Scientists who needed to do operations on matrices used numerical software written in FORTRAN. At the time, using computer languages required the user to go through the write-compile-link-execute process that was time consuming and error prone. MATLAB presented the user with a scripting language that allowed the user to solve many problems with a few lines of a script that executed instantaneously. MATLAB has built-in visualization tools that helped the user better understand the results. Writing MATLAB was a lot more productive and fun than writing FORTRAN. The goal of MATLAB Machine Learning is to help all users harness the power of MATLAB to do a wide range of learning problems. This book has two parts. The first part, Chapters 1–3, provides background on machine learning including learning control that is not often associated with machine intelligence. We coin the term “autonomous learning” to embrace all of these disciplines. The second part of the book, Chapters 4–12, shows complete MATLAB machine learning applications. Chapters 4–6 introduce the MATLAB features that make it easy to implement machine learning. The remaining chapters give examples. Each chapter provides the technical background for the topic and ideas on how you can implement the learning algorithm. Each example is implemented in a MATLAB script supported by a number of MATLAB functions. The book has something for everyone interested in machine learning. It also has material that will allow people with interest in other technology areas to see how machine learning, and MATLAB, can help them solve problems in their areas of expertise.

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