机器学习强基计划9-2：图解字典学习KSVD算法(附Python实战)

7月前作者：Mr.Winter` 分类：Toy博客阅读(38) 违法举报

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9-2：图解字典学习KSVD算法(附Python实战)。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 字典学习

人类社会一切已发现或未发现的知识都必须通过字、词、句进行表示，而整体的知识量非常庞大——人类每天产生的新知识约2T；换言之，无论人类的知识多么浩瀚，一本新华字典或牛津字典也足以表达人类从古至今乃至未来的所有知识——字典中字、词、句的排列组合。所以字典相当于庞大数据集的一种降维表示，且蕴藏样本背后最本质的特征。现代神经科学表明，哺乳动物大脑的初级视觉皮文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-502412.html

到了这里，关于机器学习强基计划9-2：图解字典学习KSVD算法(附Python实战)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！

分享到：

领支付宝红包赞助服务器费用

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(79)
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(31)
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(34)
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(34)
机器学习强基计划10-1：为什么需要集成学习？核心原理是什么？

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06日
浏览(34)
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(33)
python机器学习（七）决策树(下) 特征工程、字典特征、文本特征、决策树算法API、可视化、解决回归问题

特征提取就是将任意数据转换为可用于机器学习的数字特征。计算机无法直接识别字符串，将字符串转换为机器可以读懂的数字特征，才能让计算机理解该字符串(特征)表达的意义。主要分为：字典特征提取(特征离散化)、文本特征提取(文章中特征词汇出现的频次)。字典特

2024年02月14日
浏览(44)
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(38)
【机器学习】特征工程 - 字典特征提取

「作者主页」：士别三日wyx 「作者简介」： CSDN top100、阿里云博客专家、华为云享专家、网络安全领域优质创作者「推荐专栏」：对网络安全感兴趣的小伙伴可以关注专栏《网络安全入门到精通》特征工程就是从「原始数据」中提取「特征」，以供「算法」和「模型

2024年02月11日
浏览(37)
时间序列预测模型实战案例(四)(Xgboost)(Python)(机器学习)图解机制原理实现时间序列预测和分类(附一键运行代码资源下载和代码讲解)

目录图解机制原理简介 Xgboost预测精度实验一(回归) 实验二(分类) Xgboost的数学机制原理图解Xgboost运行机制原理决策树决策树结构图 Xgboost Xgboost的机制原理贪心算法 Xgboost总结数据格式需求 Xgboost运行代码 Xgboost时间序列预测及代码 Xgboost分类任务及代码 Xgboost运行资源下

2024年02月03日
浏览(60)