1：Spark ML与Spark MLLIB区别？Spark MLlib是面向RDD数据抽象的编程工具类库，现在已经逐渐不再被Spark团队支持，逐渐转向Spark ML库，Spark ML是面向DataFrame编程的。 2：Spark ML与Spark MLLIB中矩阵、向量定义区别？这两个类库中的矩阵与向量对比可以发现几乎都是一样的，就是为了以后维护Spark ML方便。 
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2023-06-02 23:08:40
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稀疏编码最优化解法--概述
稀疏编码的概念来自于神经生物学。生物学家提出，哺乳类动物在长期的进化中，生成了能够快速，准确，低代价地表示自然图像的视觉神经方面的能力。我们直观地可以想象，我们的眼睛每看到的一副画面都是上亿像素的，而每一副图像我们都只用很少的代价重建与存储。我们把它叫做稀疏编码，即Sparse Coding.稀疏编码的目的是在大量的数据集中，选取很小部分作为元素来重建新的数据。
稀疏表示学习笔记（二）-- 如何计算稀疏表示稀疏表示学习（二）1. 稀疏建模的理论和实现 - 如何计算稀疏表示Relaxation MethodGreedy Method2. 总结 稀疏表示学习（二）本次主要学习资料是Duke大学Guillermo Sapiro教授的公开课——Image and video processing, by Pro.Guillermo Sapiro 课程。该课程可以
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2024-02-05 07:14:55
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1.什么是稀疏表示：用较少的基本信号的线性组合来表达大部分或者全部的原始信号。其中，这些基本信号被称作原子，是从过完备字典中选出来的；而过完备字典则是由个数超过信号维数的原子聚集而来的。可见，任一信号在不同的原子组下有不同的稀疏表示。假设我们用一个M*N的矩阵表示数据集X，每一行代表一个样本，每一列代表样本的一个属性，一般而言，该矩阵是稠密的，即大多数元素不为0。 稀疏表示的含义是，寻找一个系数矩
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2024-05-27 17:02:07
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稀疏编码算法是一种无监督学习方法，它用来寻找一组“超完备”基向量来更高效地表示样本数据。稀疏编码算法的目的就是找到一组基向量 （自然图像的小波基？）ϕi ，使得我们能将输入向量 x 表示为这些基向量的线性组合： x=∑i=1kaiϕi所谓“超完备”基向量来表示输入向量 x∈Rn ，也就是说，k>n。超完备基的好处是它们能更有效地找出隐含在输入数据内部的结构与模式（structure &am
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2023-12-11 12:44:29
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已知线性方程组的矩阵表示形式为： 当矩阵为低阶稠密矩阵时，通常可以采用直接法-矩阵分解，将矩阵直接进行分解，然后求解； 当矩阵为高阶稀疏矩阵时（含有较多0元素），通常采用迭代法，如雅克比（Jacobi）迭代法、高斯-赛德尔（Gauss-Seidel）迭代法、超松弛（SOR）迭代法等，对于迭代法，将会面临收敛性问题。即随着迭代次数的增加，误差并不会较小，反而不断增加。本文分别对雅克比迭代法、高斯-赛
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2024-01-30 21:49:49
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对于那些零元素数目远远多于非零元素的数目,并且非零元素的分布没有规律的矩阵，称为稀疏矩阵。 由于稀疏矩阵中非零元素较少，零元素较多，因此可以采用只存储非零元素的方法进行压缩存储。 对于一个用二维数组存储的稀疏矩阵Amn，如果假设存储每个数组元素需要L个字节，那么存储整个矩阵需要m*n*L个字节。但是，这些存储空间的大部分存放的是0元素，从而造成大量的空间浪费。为了节省存储空间，可以只存储其中的非0
最近新入手稀疏编码，在这里记录我对稀疏编码的理解（根据学习进度不断更新中）一，稀疏编码的概述 稀疏编码的概念来自于神经生物学。生物学家提出，哺乳类动物在长期的进化中，生成了能够快速，准确，低代价地表示自然图像的视觉神经方面的能力。我们直观地可以想象，我们的眼睛每看到的一副画面都是上亿像素的，而每一副图像我们都只用很少的代价重建与存储。我们
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2023-12-11 19:23:43
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# 实现稀疏分解python代码教程
## 介绍
在机器学习中，稀疏矩阵分解是一种常用的技术，它可以帮助我们发现数据中的潜在模式。在本教程中，我将教你如何使用Python实现稀疏矩阵分解。我是一名经验丰富的开发者，会一步步教你完成这个任务。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD;
Start --> 数据准备;
数据准备 --> 模型训练;
模
原创
2024-04-12 05:43:12
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1:矩阵的填充问题。 矩阵填充问题,考虑的是采样得到的一个矩阵，这个矩阵并不是完整的，只能得到一部分的元素。如何利用已有的元素，去把未知的元素给填充完整。不是说任意不完全的矩阵都可以直接填充的，现有的算法必须要求这个矩阵是有信息冗余的，换句话说必须要求这个矩阵是低秩的。 那么就是解决如下优化问题： min:Rank(X) min:Rank(X) s.
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2024-04-23 18:47:36
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今天的我们来分享一点不一样的内容，让我们学一点基础的东西，用代码处理我们的图片。我们以一位女神（刘亦菲）的图片为例。首先，导入模块,并读取图片from skimage import io,transform
img = io.imread('liuyifei.jpg')我们看看img读入了什么可见，skimage读入图片变成了向量，skimage读取图片的是(height,width, chann
一、sparse模块：python中scipy模块中，有一个模块叫sparse模块，就是专门为了解决稀疏矩阵而生。本文的大部分内容，其实就是基于sparse模块而来的导入模块：from scipy import sparse二、七种矩阵类型 coo_matrixdok_matrixlil_matrixdia_matrixcsr_matrixcsc_matrixbsr_matrix三、coo_ma
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2023-08-26 22:46:33
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接下来，我们就要正式进入第三章——稀疏数组和队列的学习中了，顾名思义，在这一章节我会为大家介绍两种数据结构，即稀疏数组和队列。当然，按照我们这套系列教程的安排，首先我会为大家讲解稀疏数组，稀疏数组讲解完毕才会给大家讲解队列。还记得之前我给大家介绍我们这套系列教程时，讲过的我们这套系列教程所采用的一个授课方式嘛？不记得的，我这里再赘述一遍吧！我们这套系列教程采用的是如下这样一个授课方式，即：先说一下
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2024-06-29 17:17:27
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## Python点稀疏的算法实现
### 引言
在使用Python进行数据处理和算法实现时，点稀疏是一个常见的问题。点稀疏是指在一个二维或多维的数据结构中，大部分元素都是空值或者为0。针对这种情况，我们可以使用一种算法来实现点稀疏的处理，从而提高计算效率和减少内存占用。
### 算法流程
下面是实现Python点稀疏的算法的整体流程，可以使用一个表格来展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2023-12-31 07:48:55
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稀疏编码Contents [hide]1稀疏编码2概率解释 [基于1996年Olshausen与Field的理论]3学习算法4中英文对照5中文译者稀疏编码 稀疏编码算法是一种无监督学习方法，它用来寻找一组“超完备”基向量来更高效地表示样本数据。稀疏编码算法的目的就是找到一组基向量 ，使得我们能将输入向量 表示为这些基向量的线性组合： 虽然形如主成分分析技术（PCA）能使我们方便地
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2024-02-23 11:07:48
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一、稀疏向量与稀疏表示1、信号的稀疏表示：使用少量基本信号的线性组合表示一目标信号。2、稀疏向量（sparse vector）或者稀疏矩阵（sparse matrix）：一个含有大多数零元素的向量或者矩阵。二、稀疏矩阵方程求解本博客介绍正交匹配追踪算法OMP(orthogonal matching pursuit)。基本思想：不是针对某个代价函数进行最小化，而是考虑迭代地构造一个稀疏解X：只使用
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2023-12-20 17:22:32
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对称矩阵的计算方式：公式推导如下：注意包含主对角线或者不包含主对角线的公式区别i<j ----> i*(i-1)/2+ji>j ----> j*(j-1)/2+i这里是不考虑主对角线的元素的，因为在主对角线上的元素i==j例题:这道例题, 我觉得题目表述是有一些问题的如果是将包括主对角线元素的下三角矩阵放入数组那么某一个元素的位置在数组中的下标表示公式应该是: i*(i+1
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2024-01-30 06:40:32
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为了节省存储单元，可只存储非零元素。由于非零元素的分布一般是没有规律的，因此在存储非零元素的同时，还必须存储非零元素所在的行号、列号，才能迅速确定一个非零元素是矩阵中的哪一个元素。稀疏矩阵的压缩存储会失去随机存取功能。
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2011-05-03 12:46:00
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转自：，作者写的很好，轻松易懂。起源：PCA、特征提取....随着一些奇怪的高维数据出现，比如图像、语音，传统的统计学-机器学习方法遇到了前所未有的挑战。数据维度过高，数据单调,噪声分布广，传统方法的“数值游戏”很难奏效。数据挖掘？已然挖不出有用的东西。为了解决高维度的问题，出现的线性学习的PCA降维方法，PCA的数学理论确实无懈可击，但是却只对线性数据效果比较好。于是，寻求简单的、自动的、智能的
UFLDL教程http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/%E7%A8%80%E7%96%8F%E7%BC%96%E7%A0%81 如果我们把输出必须和输入相等的限制放松，同时利用线性代数中基的概念，即O = a1*Φ1 + a2*Φ2+….+ an*Φn， Φi是基，ai是系数，我们可以得到这样一个优化问题：Min |I –
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2023-08-25 19:47:31
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