1. 算法简介 K-SVD可以看做K-means的一种泛化形式,K-means算法总每个信号量只能用一个原子来近似表示,而K-SVD中每个信号是用多个原子的线性组合来表示的。 K-SVD通过构建字典来对数据进行稀疏表示,经常用于图像压缩、编码、分类等应用。 2. 主要问题 Y = DXWhere Y∈R(n*N), D∈R(n*K), X∈R(k*N), X is a sparse m
# 如何在Python中实现K-SVD算法 K-SVD(K-Singular Value Decomposition)是一种用于稀疏表示的学习算法,广泛应用于信号处理和机器学习中。本文将带领你一步步实现K-SVD算法,适合刚入行的小白。下面,我们将展示整个实现流程,并逐步解释每一步需要执行的代码。 ## 实现流程 在实施K-SVD算法之前,首先需要了解整个过程。我们将整个任务分为以下几个步骤
原创 10月前
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K-SVD是一个用于稀疏表示的字典学习算法,是一个迭代算法,是K-Means算法的泛化。 (1) K-SVD的算法流程如下: I)固定字典,利用追踪算法(Pursuit Algorithm)求得(近似)最优的系数矩阵; II)每次更新一个列(用SVD求解),固定字典的其它所有的列。计算新的列及其相对应系数,使得问题(1)最小化; III)重复I)、II)直至收敛。 接下来我们会详细的讨论K-
转载 2024-04-07 10:09:24
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深度学习无处不在。在本文中,我们将使用Keras进行文本分类。准备数据集出于演示目的,我们将使用 20个新闻组 数据集。数据分为20个类别,我们的工作是预测这些类别。如下所示:通常,对于深度学习,我们将训练和测试数据分开。导入所需的软件包Pythonimport pandas as pdimport numpy as npimport picklefrom keras.preprocessing.
1、keywordkeyword.kwList 查看当前版本所有关键字 print(keyword.iskeyword('break')) 返回true,表示break为关键字2、sys包含了与Python解释器和它的环境有关的函数,功能极多。sys.argv 一个从程序外部获取参数的桥梁,这个“外部”很特别,从外部取得的参数可以是多个,所以获得的是一个列表(list),也就是说sys.
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A*算法学习 A*算法代码 步骤一: 创建地图。 解释:A*算法中的地图多以栅格图法构建,在代码中可以用数组或者说列表来实现,一般采用二维数组索引表示每个节点的坐标,索引内容 0代表地图可通过,1代表地图中的障碍物。 步骤二: 设定起始点,以及目标点即终点。将起始点添加进开放列表中(openlist),此过程可以视为初始化。 解释: openlist是一个存放待检测节点的列表,列表中是
转载 2024-04-19 17:15:15
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本篇分为三个部分:一、算法背景啤酒与尿布故事:某超市为增加销售量,提取出了他们超市所有的销售记录进行分析。在对这些小票数据进行分析时,发现男性顾客在购买婴儿尿片时,通常会顺便搭配带打啤酒来犒劳自己,于是超市就想如果把这两种平时看不出有关联的商品摆在一起,是不是能方便顾客同时提升商品的销量。于是尝试将啤酒和尿布摆在一起的上柜策略,最后果然两样商品的销量双双提升。聪明的现代店家(甩饼)故事:甩饼是20
纸上得来终觉浅,仅仅懂了原理还不够,要用代码实践才是王道,今天小编就附上小编自己在学习中实践的KNN算法。KNN算法代码:对未知类别属性的数据集中的每个点一次执行以下操作:(1)计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离;(2)按照距离递增次序排序;(3)选取与当前点距离最小的k个点;(4)确定前k个点所在类别出现的频率(5)返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类;Python代码
1 简介基于稀疏表示的分类方法关键之一就是字典的学习。欧阳琰等[9]直接将图像的表情特征作为字典元素,然后以该字典为基础进行表情分类。2 部分代码%%% Main Program of KSVD-NN based facial expression recognition.%% Ziyang Zhangcleardatadim='37x30';%datadim='50x40';%datadim='
原创 2021-11-07 22:24:05
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斐波那锲数列def fib(num): a = 0 b = 1 n = 0 while n < num: a, b = b , a + b yield a n += 1 print('done') for i in fib(9): print(i) print(fib(9))杨辉三角def tr
转载 2023-06-21 22:26:05
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A*作为最常用的路径搜索算法,值得我们去深刻的研究。路径规划项目。先看一下维基百科给的算法解释:https://en.wikipedia.org/wiki/A*_search_algorithmA *是最佳优先搜索它通过在解决方案的所有可能路径(目标)中搜索导致成本最小(行进距离最短,时间最短等)的问题来解决问题。 ),并且在这些路径中,它首先考虑那些似乎最快速地引导到解决方案的路径。它是根据加权
转载 2023-06-29 11:52:31
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1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 K-SVD可以看做K-means的一种泛化形式,K-means算法总每个信号量只能用一个原子来近似表示,而K-SVD中每个信号是用多个原子的线性组合来表示的。K-SVD通过构建字典来对数据进行稀疏表示,经常用于图像压缩、编码、分类等应用。Y为要表示的信号,D为超完备矩阵(列数大于行数), X为系数矩阵,X与Y按列对
原创 2023-05-29 23:04:06
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A*算法,A*(A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法,也是解决许多搜索问题的有效算法算法中的距离估算值与实际值越接近,最终搜索速度越快。
前言关于A*算法的实现是很早之前的一次开发中的成果,并做了一些改进。当然,在这里就不记录改进部分了,因为其中还有一些争议。这里仅是对A*算法的理解和使用Python实现。参考链接之所以放在前面,是因为这些链接的参考价值特别高,如果希望获得更多的了解,可以通过以下链接进行学习。时间线2021.03.25 优化2021.11.03权重优化定义(百度百科)A*(A-Star)算法是一种静态路网中求解最短
转载 2023-11-29 17:17:38
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提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录冒泡排序冒泡排序图解选择排序选择排序的基本思想选择排序图解插入排序插入排序的基本思想插入排序图解希尔排序希尔排序法基本思想希尔排序示意图交换法移位法快速排序快速排序介绍快速排序法示意图以中间值为基准以数组中第一位数字为基准归并排序归并排序图解基数排序基数排序基本思想基数排序的图文说明各算法时间复杂度统计图 冒泡排序基本介绍:
支持向量机算法(SVM)实战支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种常用于分类和回归问题的经典机器学习算法。SVM基于间隔最大化的思想来进行分类,即找到一个分类边界,使得不同类别的数据点到该分类边界的距离最大化。这个分类边界被称为“决策边界”或“超平面”。在本文中,使用Python和sklearn库来训练一个SVM分类器,并对鸢尾花数据集进行分类。加载数据集首先需要
推荐算法实例代码:1.数据处理过程,主要涉及数据的读取,文件data_process.pyimport pandas as pd import os import csv def get_item_info(input_file): """ 得到Item的信息 input_file: Item的文件地址 return: dict: {itemID
  文章目录一、别名二、历史三、算法简介(1)核心思想(2)算法描述(3)时间复杂度分析四、算法的变种(1)FastLOF五、LOF在sklearn中的有关函数核心函数LocalOutlierFactor函数model.fit()函数model.kneighbors()函数model._decision_function()函数model._predict(x)六、代码七、应用领域(1)
kNN(邻近)算法简介kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方法在类别决策时,只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的样本,而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的,因此对于类域的交叉
1.EM算法是什么EM算法可以用于有监督学习,也可以用于无监督学习。这个算法是根据观测结果求得对含有隐变量的模型的参数的估计。包含E步骤和M步,E步是求期望,M步是求极大似然估计,极大参数估计是对模型参数估计的一种方法。一个典型的应用EM算法进行参数估计的例子就是敏感问题的调查,我们想要得到人群中吸烟人数的比例,可以设置这样一个问卷问题1:你的手机尾号是偶数吗?若是,回答问题2,不是,则回答问题3
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