机器学习强基计划9-1:图解匹配追踪(MP)与正交匹配追踪(OMP)算法

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了机器学习强基计划9-1:图解匹配追踪(MP)与正交匹配追踪(OMP)算法。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

0 写在前面

机器学习强基计划聚焦深度和广度,加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理;“广”在分析多个机器学习模型:决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。强基计划实现从理论到实践的全面覆盖,由本人亲自从底层编写、测试与文章配套的各个经典算法,不依赖于现有库,可以大大加深对算法的理解。

🚀详情:机器学习强基计划(附几十种经典模型源码)


1 稀疏表示与稀疏编码

类比真实的《现代汉语字典》,其中约有3500个常用字,而一篇文档可能只使用了其中15%的字,若将每个文档看作一个样本,每个字作为一个特征,字在文档中出现的频率作为特征取值,那么一篇文档的特征向量约有85%的零元素。但不同主题的文档使用的主要词汇可能相差很大(比如古风诗词和科幻小说),导致稀疏分布不同

因此稀疏表示不会掩盖真实特征,相反&#x文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-492184.html

到了这里,关于机器学习强基计划9-1:图解匹配追踪(MP)与正交匹配追踪(OMP)算法的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 机器学习强基计划8-4:流形学习等度量映射Isomap算法(附Python实现)

    机器学习强基计划聚焦深度和广度,加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理;“广”在分析多个机器学习模型:决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。强基计划实现从理论到实践的全面覆盖,由本人亲自从底层编

    2023年04月26日
    浏览(77)
  • 机器学习强基计划8-2:详细推导多维缩放MDS算法(附Python实现)

    机器学习强基计划聚焦深度和广度,加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理;“广”在分析多个机器学习模型:决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。强基计划实现从理论到实践的全面覆盖,由本人亲自从底层编

    2023年04月08日
    浏览(65)
  • 机器学习强基计划10-2:详细推导串行集成AdaBoost算法(附Python实现)

    机器学习强基计划聚焦深度和广度,加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理;“广”在分析多个机器学习模型:决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。强基计划实现从理论到实践的全面覆盖,由本人亲自从底层编

    2024年02月07日
    浏览(114)
  • 机器学习强基计划8-3:详细推导核化主成分分析KPCA算法(附Python实现)

    机器学习强基计划聚焦深度和广度,加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理;“广”在分析多个机器学习模型:决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。强基计划实现从理论到实践的全面覆盖,由本人亲自从底层编

    2023年04月09日
    浏览(44)
  • 正交匹配追踪算法(OMP)

    记录OMP算法的学习过程。 对于非齐次线性方程组 A x = b Ax = b A x = b 式中 b ∈ R m , A ∈ R m ∗ n , x ∈ R m b in R^m,A in R^{m*n},x in R^m b ∈ R m , A ∈ R m ∗ n , x ∈ R m 。 一般如果我们考虑 A , x A,x A , x 已知,那么求 b b b 是一个很简单的问题。 这个问题的逆问题为, b , A b,A b , A 已知

    2024年01月23日
    浏览(52)
  • 机器学习强基计划4-2:通俗理解极大似然估计和极大后验估计+实例分析

    机器学习强基计划聚焦深度和广度,加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理;“广”在分析多个机器学习模型:决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。 🚀详情:机器学习强基计划(附几十种经典模型源码合集) 某

    2023年04月11日
    浏览(44)
  • 机器学习强基计划5-4:图文详解影响流动与有向分离(D-分离)(附Python实现)

    机器学习强基计划聚焦深度和广度,加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理;“广”在分析多个机器学习模型:决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。 🚀详情:机器学习强基计划(附几十种经典模型源码合集) 在

    2024年02月02日
    浏览(44)
  • 压缩感知重构算法之正交匹配追踪算法(OMP)

    算法的重构是压缩感知中重要的一步,是压缩感知的关键之处。因为重构算法关系着信号能否精确重建,国内外的研究学者致力于压缩感知的信号重建,并且取得了很大的进展,提出了很多的重构算法,每种算法都各有自己的优缺点,使用者可以根据自己的情况,选择适合自

    2024年02月15日
    浏览(36)
  • 【对于一维信号的匹配】对一个一维(时间)信号y使用自定义基B执行匹配追踪(MP)研究(Matlab代码实现)

     💥💥💞💞 欢迎来到本博客 ❤️❤️💥💥 🏆博主优势: 🌞🌞🌞 博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 ⛳️ 座右铭: 行百里者,半于九十。 📋📋📋 本文目录如下: 🎁🎁🎁 目录 💥1 概述 📚2 运行结果 🎉3 参考文献 🌈4 Matlab代码实现 对一个

    2024年02月13日
    浏览(43)
  • 机器学习Python7天入门计划--第一天-机器学习基础-讲人话

    机器学习Python7天入门计划 - 第一天: 机器学习基础 学习目标: 理解机器学习的基本概念和过程。 掌握基本的数据预处理技巧。 理解线性回归的原理和应用。 学习内容: 机器学习基础 什么是机器学习:机器学习是一种使计算机能够从数据中学习规律和模式的技术。 为什么

    2024年01月20日
    浏览(50)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包