原文:浅谈K-SVD

由于工作需要,最近刚刚看了一些K SVD的介绍,这里给自己做一下小节。 K SVD我们一般是用在字典学习 稀疏编码方面,它可以认为是K means的一种扩展,http: en.wikipedia.org wiki K means clustering。 我们进行K SVD的目标是要构造一个过完备的矩阵,然后选择最稀疏的系数解使得矩阵可以对其训练集相似的目标向量进行稀疏表示。 就字典学习来说,我们所 ...

2014-02-19 14:40 4 9231 推荐指数:

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K-SVD算法

的类别为1,其余为0) K-svd算法: http://blog.csdn.net/garris ...

Tue Aug 22 09:18:00 CST 2017 0 1651
K-SVD字典学习及其实现(Python)

算法思想 算法求解思路为交替迭代的进行稀疏编码和字典更新两个步骤. K-SVD在构建字典步骤中,K-SVD不仅仅将原子依次更新,对于原子对应的稀疏矩阵中行向量也依次进行了修正. 不像MOP,K-SVD不需要对矩阵求逆,而是利用SVD数学分析方法得到了一个新的原子和修正的系数向量. 固定系数矩阵 ...

Mon Nov 06 14:19:00 CST 2017 1 1494
浅谈 PCA与SVD

前言 在用数据对模型进行训练时,通常会遇到维度过高,也就是数据的特征太多的问题,有时特征之间还存在一定的相关性,这时如果还使用原数据训练模型,模型的精度会大大下降,因此要降低数据的维度,同时新数据的 ...

Tue Apr 14 07:44:00 CST 2020 0 2425
浅谈k

由于我比较菜,所以有什么错误请尽管提出,感谢!(大小挺多反的) 什么是第k大? 就是把一段序列按从小到大排序,下标规定从1开始,下标为k的数即为此段序列的第k大。 如何解决? 下文中将使用长度为 \(n\) 的 \(a\) 序列,数列最大值为 \(V\) ,并用 \(O()-O()-O ...

Wed Feb 09 01:53:00 CST 2022 0 880
浅谈k短路算法

An Old but Classic Problem   给定一个$n$个点,$m$条边的带正权有向图。给定$s$和$t$,询问$s$到$t$的所有权和为正路径中,第$k$短的长度。 Notice   定义两条路径不同,当且仅当它们的边集中存在一条边,使得它只在其中的一条路 ...

Sat Feb 10 23:19:00 CST 2018 1 4904
SVDSVD++

参考自:http://blog.csdn.net/wjmishuai/article/details/71191945 http://www.cnblogs.com/Xnice/p/4522671.html 基于潜在(隐藏)因子的推荐,常采用SVD或改进的SVD++ 奇异值分解(SVD ...

Fri Nov 01 20:59:00 CST 2019 0 489
SVDSVD++

参考自:http://blog.csdn.net/wjmishuai/article/details/71191945 http://www.cnblogs.com/Xnice/p/4522671.html 基于潜在(隐藏)因子的推荐,常采用SVD或改进的SVD++ 奇异值分解(SVD ...

Thu Aug 10 17:56:00 CST 2017 0 2894
SVD总结

(singular value decomposition,SVD)的意义所在。   设A是一个矩阵, ...

Sat Sep 26 04:01:00 CST 2015 2 2439
 
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