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稀疏表示求解公式
机器学习基础(一)——
稀疏表示
答:
在机器学习的世界里,我们常常遇到信号表示的问题,其中一种独特的方法就是
稀疏表示
。它描述的是一个信号如何以一种极其简洁的方式在庞大的字典中进行表达,
公式
化为y = Dα</,其中非零系数的数量 ||α||0</ 限制在一个小值 σ</ 之下,这意味着信号的特征可以由字典中的一小部分元素精确描述。
图像
稀疏
度的计算
答:
文献 [1] 中提出了,可以利用L1范数和L2范数之间的差异度来衡量矩阵的
稀疏
度,
公式
如下: 其中 可以理解为信号;
表示
包含的元素的个数。 是[0,1]之间的数,值越大,说明x的稀疏度越大。那稀疏度怎么理解好呢?其实我们可以理解为一个向量中 不为零的数的个数 。不为零的个数越...
压缩感知的基本原理
答:
整个过程可以用以下的数学公式表示:y = Φx
其中,y是测量向量,Φ是测量矩阵,x是原始信号的稀疏表示。我们的目标是找到x,使得上述公式成立。因此,压缩感知的关键在于如何求解x。基于压缩感知的解码算法有很多种,例如最小二乘法、基于迭代阈值法的稀疏表示、基于贪心算法的正交匹配追踪(OMP)和基于...
稀疏
表达是什么意思
答:
信号
稀疏表示
(稀疏表达也可以叫为稀疏表示)是过去近20年来信号处理界一个非常引人关注的研究领域,众多研究论文和专题研讨会表明了该领域的蓬勃发展。信号稀疏表示的目的就是在给定的超完备字典中用尽可能少的原子来表示信号,可以获得信号更为简洁的表示方式,从而使我们更容易地获取信号中所蕴含的信息,...
相似因子f2计算
公式
答:
f2=(ai - bi)/ai
。其中,ai和bi分别表示两个向量中的第i个元素,如果这两个向量的某些元素值相等,则可以用0代替其中一个元素值。相似因子f2的取值范围在0到1之间,值越接近1,则说明两个向量之间的相似程度越高 在实际应用中,相似因子f2常被用于聚类分析、分类分析以及模式识别等领域。
坡度的
表示
方法
答:
依次类推. 用度数来
表示
坡度,利用反三角函数计算而得,其
公式
如下:tanα(坡度)= 高程差/水平距离所以α(坡度)=arc tan (高程差/水平距离)不同角度的正切及正弦坡度角度 正切正弦0° 0% 0%;5° 9% 9%;10° 18% 17%;30° 58% 50%;45° 100% 71%;60° 173% 87%;90° ∞ ...
十字链表
表示稀疏
矩阵,并求矩阵的加法,减法,乘法,运算要求用C语言...
答:
int vex;//顶点 struct *node *first;//指向第一个与其有联系的结点 }ListNode;然后再定义一个结点的类型,typedef struct node{ int vexNum;//顶点编号 int vexData;//顶点数据 struct *node *next;//指向其它与表头结点有联系的结点 }Node;矩阵的加法是对应项相加,那么你只需要把用十字链表...
密度和相对密度有什么区别?二者可以换算吗?如何换算
答:
1、
表示
含义不同:(1)密度是对特定体积内的质量的度量。密度的定义是物体的质量除以体积。(2)相对密度是指物质的密度与参考物质的密度在各自规定的条件下之比。符号为d,无量纲量。一般参考物质为空气或水:当以空气作为参考物质时,在标准状态(0℃和101.325kPa)下干燥空气的密度为1.293kg/m3...
如何解释spark mllib中ALS算法的原理
答:
根据
公式
(4)
求
U 此时就可以得到初始的UV矩阵了,计算上面说过的差平方和 根据计算得到的U和公式(5),重新计算并覆盖V,计算差平方和 反复进行以上两步的计算,直到差平方和小于一个预设的数,或者迭代次数满足要求则停止 取得最新的UV矩阵 则原本的
稀疏
矩阵R就可以用R=U(V)T来
表示
了 以上公式...
编写算法,计算一个三元组
表示
的
稀疏
矩阵的对角线元素之和
答:
include "stdio.h"typedef struct { int row;int col;int data;}Triple;int MDSum(Triple *a){ int i;int sum=0;if (a[0].row!=a[0].col)return ERROR;for (i=1;i<=a[0].data;i++){ if (a[i].row==a[i].col)sum+=a[i].data;} return sum;} ...
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