Matlab源代码实现Wasserstein分布式Logistic回归算法

资源摘要信息:"matlab精度检验代码-DRLR_NIPS2019_exp:MATLAB源代码" 该文件夹中包含的MATLAB源代码是用于实现“Wasserstein分布式健壮的Logistic回归的一阶算法框架”，这一算法框架发表于2019年的国际神经网络大会（NeurIPS）。作者包括李嘉锦、黄森以及苏永C（Anthony Man-Cho）。该代码集不仅提供了算法的实现，还包含了作者在论文中所展示的所有实验数据和结果。 为了正确使用这些代码，需要安装特定的MATLAB工具箱和数据集。安装步骤如下： 1. 安装YALMIP：YALMIP是一个MATLAB的工具箱，用于建模线性、非线性以及半定规划问题。用户需要从官方网站下载YALMIP，并将其解压缩到“DRLR_NIPS_exp”根文件夹中。 2. 安装IPOPT：IPOPT（Interior Point Optimizer）是一个高效的非线性优化算法库，适用于大规模问题。用户需从OPTI工具箱下载IPOPT，并将其放置在“DRLR_NIPS_exp”文件夹内。注意，这里提到的OPTI工具箱是一个开源的MATLAB工具箱，用于优化。 3. 下载UCI成人数据集：为了进行实证分析，需要下载UCI机器学习库中的成人数据集（a1a-a9a）。这些数据集需要被下载并保存在“DRLR_NIPS_exp/dataset”文件夹中。 完成以上步骤后，用户需要运行install.m脚本。这个脚本的作用是将所有依赖项添加到MATLAB的工作目录中，确保用户可以顺利运行代码。 根据描述，该软件包主要具备以下四个功能，这四个功能对应不同的.m文件： 1. Exp1_sythetic.m：此文件包含在合成数据上测试一阶算法框架的实验。合成数据是由用户自定义的数据集，用于测试算法的稳健性和准确性。 2. 其余三个功能对应的文件未在描述中具体提及，但可以推断它们用于实现论文中所展示的其他三个实验。 另外，需要注意的是，该代码包以“系统开源”的形式提供，意味着用户可以自由地下载、使用、修改以及分发这些代码，但应当遵守相应的开源协议。 在深入研究和使用这些代码前，建议用户首先阅读论文原文，理解算法背后的理论基础和实验设计。这对于正确地使用这些代码，以及对实验结果进行深入分析至关重要。 最后，如果用户在安装或运行过程中遇到任何问题，可以与作者李嘉锦联系，其邮箱地址为***。通过邮件，用户可以获取更多关于安装问题的帮助，或者对于如何使用该代码集进行具体的研究和分析提出疑问。