的類別為1,其余為0) K-svd算法: http://blog.csdn.net/garris ...
由於工作需要,最近剛剛看了一些K SVD的介紹,這里給自己做一下小節。 K SVD我們一般是用在字典學習 稀疏編碼方面,它可以認為是K means的一種擴展,http: en.wikipedia.org wiki K means clustering。 我們進行K SVD的目標是要構造一個過完備的矩陣,然后選擇最稀疏的系數解使得矩陣可以對其訓練集相似的目標向量進行稀疏表示。 就字典學習來說,我們所 ...
2014-02-19 14:40 4 9231 推薦指數:
的類別為1,其余為0) K-svd算法: http://blog.csdn.net/garris ...
算法思想 算法求解思路為交替迭代的進行稀疏編碼和字典更新兩個步驟. K-SVD在構建字典步驟中,K-SVD不僅僅將原子依次更新,對於原子對應的稀疏矩陣中行向量也依次進行了修正. 不像MOP,K-SVD不需要對矩陣求逆,而是利用SVD數學分析方法得到了一個新的原子和修正的系數向量. 固定系數矩陣 ...
前言 在用數據對模型進行訓練時,通常會遇到維度過高,也就是數據的特征太多的問題,有時特征之間還存在一定的相關性,這時如果還使用原數據訓練模型,模型的精度會大大下降,因此要降低數據的維度,同時新數據的 ...
由於我比較菜,所以有什么錯誤請盡管提出,感謝!(大小挺多反的) 什么是第k大? 就是把一段序列按從小到大排序,下標規定從1開始,下標為k的數即為此段序列的第k大。 如何解決? 下文中將使用長度為 \(n\) 的 \(a\) 序列,數列最大值為 \(V\) ,並用 \(O()-O()-O ...
An Old but Classic Problem 給定一個$n$個點,$m$條邊的帶正權有向圖。給定$s$和$t$,詢問$s$到$t$的所有權和為正路徑中,第$k$短的長度。 Notice 定義兩條路徑不同,當且僅當它們的邊集中存在一條邊,使得它只在其中的一條路 ...
參考自:http://blog.csdn.net/wjmishuai/article/details/71191945 http://www.cnblogs.com/Xnice/p/4522671.html 基於潛在(隱藏)因子的推薦,常采用SVD或改進的SVD++ 奇異值分解(SVD ...
參考自:http://blog.csdn.net/wjmishuai/article/details/71191945 http://www.cnblogs.com/Xnice/p/4522671.html 基於潛在(隱藏)因子的推薦,常采用SVD或改進的SVD++ 奇異值分解(SVD ...
(singular value decomposition,SVD)的意義所在。 設A是一個矩陣, ...