[TOC]更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/# 主成分分析(PCA)# 一、维数灾难和降维在KNN算法中曾讲到，对于高维数据，会出现数据样本稀疏、距离计算困难等... ...
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2019-10-16 17:45:11
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AbstractObject detection has seen huge progress in recent years, much thanks to the heavily-engineered Histograms of Oriented Gradients (HOG) features ...
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2019-10-16 11:30:41
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Learning A Discriminative Dictionary for Sparse Coding via Label Consistent K-SVD 学习一种为稀疏编码的判决字典的标签一致性k-svd算方法。除了使用训练数据的类标签外，还将标签信息和每一个字典项相关联，以在字典学习过程 ...
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2019-10-15 21:06:13
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Description 对于一个稀疏矩阵，当需要频繁的随机存取任意一行的非零元时，则需要知道每一行的第一个非零元在三元组表中的位置。为此，可以将算法5.2中用来指示“行”信息的辅助数组cpot固定在稀疏矩阵的存储结构中。这种“带行链接信息”的三元组表即为行逻辑链接的顺序表。其类型描述如下： 针对存储 ...
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2019-10-14 01:34:07
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稀疏矩阵转置 Description 稀疏矩阵的存储不宜用二维数组存储每个元素，那样的话会浪费很多的存储空间。所以可以使用一个一维数组存储其中的非零元素。这个一维数组的元素类型是一个三元组，由非零元素在该稀疏矩阵中的位置（行号和列号对）以及该元组的值构成。 矩阵转置就是将矩阵行和列上的元素对换。 现 ...
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2019-10-14 01:20:57
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本文主要介绍的是通过引入叫做卷积稀疏表示（Convolutional Sparse Representation，CSR）的信号分解模型到图像融合中，以解决稀疏表示（Sparse Representation，SR）的两个主要缺陷。改进后的模型在客观评估和视觉质量上都优于SR方法。 首先，图像融合（ ...
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2019-10-11 23:51:29
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统计学习 前言：机器学习比较重要的几部分：线性模型、统计学习、深度学习，线性部分包括SVM、压缩感知、稀疏编码，都是控制整个模型的稀疏性去做线性函数，偏 Discriminative 判别模型；统计学习主要通过统计方法对数据建模找到极大似然，偏 Generative 生成方法；深度学习就是 neur ...
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2019-10-11 21:56:34
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原始的二维数组~~0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
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2019-10-11 01:23:21
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Kruskal 按照每条边的权值大小排序，每次加入一条最小的边（保证不会形成环，用并查集维护）直到加入了n 1条边 Kruskal适用于稀疏图 $O(m\ log \ m)$ ...
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2019-10-10 09:15:38
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Sparse PCA 稀疏主成分分析 2016-12-06 16:58:38 qilin2016 阅读数 15677 文章标签： 统计学习算法 更多 分类专栏： Machine Learning Sparse PCA 稀疏主成分分析 2016-12-06 16:58:38 qilin2016 阅读数 ...
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2019-10-10 09:12:28
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