L1-L2范数最小化问题-迭代收缩算法
L1-L2范数最小化问题-迭代收缩算法 涉及L1-L2范数的机器学习问题非常常见，例如我们遇到的去噪、稀疏表示和压缩感知。一般而言，这类问题可以表示为： \[\min_{\bf{z}} || {\bf{z}}||_0 \\ \text{subject to: } ~ \frac ...
原文：Lp范数优化问题-迭代权重最小二乘算法
迭代权重最小二乘 Iteratively reweighted least squares, IRLS 方法用于求解 p 范数 p norm 的最小化问题。问题如下： arg min x sum i y i f i x p 通过迭代的方法，在每次迭代我们都在解决一个加权的最小二乘问题： x t arg min x sum i w i x t y i f i x t 此时，我们能够将原始的 p no ...
2018-11-07 20:33 0 903 推荐指数：
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