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机器学习代码。这个代码是斯坦福大学的课程代码。里面包含8个课程代码。一劳永逸。代码写的很透彻，值得我们自己去好好分析。

matlab代码FMR（用于子空间聚类的灵活多视图表示学习） 这是 的 Matlab 实现，发表于 IJCAI 2019。 联系人：李瑞煌() 纸 主要贡献包括： 我们建议通过鼓励它以加权的方式与不同的视图相似来构建一个潜在的表示，这隐含地强制它编码来自多个视图的互补信息。 我们引入了内核依赖度量：Hilbert Schmidt Independence Criterion (HSIC)，以捕获不同视图之间的高阶非线性关系，这有利于恢复数据的底层集群结构。 示例结果 数据 在这个例子中，我们加载了耶鲁数据集，其中包含 15 个主题的 165 张灰度人脸图像。 逃离 演示_FMR.m 引用 如果您在自己的工作中使用此代码，请引用以下论文： @inproceedings{li2019flexible, title={Flexible multi-view representation learning for subspace clustering}, author={Li, Ruihuang and Zhang, Changqing and Hu, Qinghua and Zhu, Pe

这是基于Deepmat（ ）的CDL改编而成的用于链接预测（MAP）的关系深度学习（RDL）。 请转到example / README，以获取有关运行代码的更多说明。 要安装代码，请参阅类似的CDL流程。 参考： @inproceedings{DBLP:conf/aaai/WSY17, author = {Hao Wang and Xingjian Shi and Dit{-}Yan Yeung}, title = {Relational Deep Learning: {A} Deep Latent Variable Model for Link Prediction}, booktitle = {AAAI}, pages = {2688--2694},

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