Sparse Feature Learning

最新推荐文章于 2021-12-17 20:47:02 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/stoneresearch/p/4336598.html
本文深入探讨了从稀疏代码中学习特征和解析场景的技术，提供了实用的方法和资源，帮助开发者理解和应用这些关键技能。

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特征选择与稀疏学习（Feature Selection and Sparse Learning）
MapleStory的博客
12-21 5984
本博客是针对周志华教授所著《机器学习》的“第11章 特征选择与稀疏学习”部分内容的学习笔记。在实际使用机器学习算法的过程中，往往在特征选择这一块是一个比较让人模棱两可的问题，有时候可能不知道如果想要让当前的模型效果更好，到底是应该加还是减掉一些特征，加又是加哪些，减又是减哪些，所以借着对这一章内容的学习，希望可以在文末解决这个疑惑。子集搜索与评价 子集搜索subset search 子集评价subs
Clustering-Guided Sparse Structural Learning for Unsupervised Feature Selection
12-11
Many pattern analysis and data mining problems have witnessed ... Feature selection is one main technique for dimensionality reduction that involves identifying a subset of the most useful features. In
李宏毅机器学习笔记05（Deep Learning->DNN）
aomangyu0290的博客
07-26 1308
Deep Learning-------->DNN（深度神经网络） 思路： 1、什么是深度学习 2、深度学习的步骤 3、如何优化（调参问题描述） 　 问题描述：参数更新的过程、training data 与参数更新的关系（训练过程） 4、Back Propagation方法update DNN参数 1、什么是深度学习 深度学习的model是一个深度神经网络...
Multi-view Multi-label Learning with Sparse Feature Selection for Image Annotation 论文笔记
qq_34233136的博客
03-28 1321
Multi-view Multi-label Learning with Sparse Feature Selection for Image Annotation (TMM2018 ) 论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/8960273 1.论文主要贡献 提出了一种多视图多标签稀疏特征选择（MSFS）方法，以跨多个视角特征和多个类标签选择区分特征。...
Multi-Task Feature Learning for Knowledge Graph Enhanced Recommendation
qq_39634092的博客
12-17 2017
Multi-Task Feature Learning for Knowledge Graph Enhanced Recommendation
Deep Learning模型之：Sparse Coding
u010555688的专栏
04-24 2241
三、Sparse Coding稀疏编码        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 – O|，其中I表示输入，O表示输出。        通过求解这个最优化式子，我们可以求得系数ai和基Φi，这些系数和基就是输入的另外一种近似表
无监督特征学习——Unsupervised feature learning and deep learning
Ring__Rain的博客
05-21 645
无监督学习近年来很热，先后应用于computer vision, audio classification和 NLP等问题，通过机器进行无监督学习feature得到的结果，其accuracy大多明显优于其他方法进行training。本文将主要针对Andrew的unsupervised learning，结合他的视频：unsupervised feature learning by Andrew N...
Sparse Alignment for Robust Tensor Learning
02-09
Multilinear/tensor extensions of manifold learning based algorithms have been widely used in computer vision and pattern recognition. This paper first provides a systematic analysis of the multilinear...
Matlab codes for feature learning.zip
07-15
在机器学习领域，特征学习（Feature Learning）是一个关键步骤，它涉及从原始数据中自动学习表示，以便更好地捕捉数据的内在结构和模式。本压缩包“Matlab codes for feature learning.zip”提供了一组Matlab代码，...
Active Transfer Learning Network: A Unified Deep Joint Spectral-Spatial Feature Learning Model for Hyperspectral Image Classification
02-07
Deep learning has recently attracted significant attention in the field of hyperspectral images (HSIs) classification. However, the construction of an efficient deep neural network mostly relies on a ...
【大学生电子设计】：备战2015全国大学生电子设计竞赛-信号源类赛题分析.pdf
08-11
【大学生电子设计】：备战2015全国大学生电子设计竞赛-信号源类赛题分析.pdf
湘潭大学人工智能专业2024级大一C语言期末考试题库项目-包含58个从头歌平台抓取并排版的C语言编程题目及解答-涵盖基础语法-数组操作-条件判断-循环结构-函数调用-指针应用等核心.zip
最新发布
08-11
2025电赛预测湘潭大学人工智能专业2024级大一C语言期末考试题库项目_包含58个从头歌平台抓取并排版的C语言编程题目及解答_涵盖基础语法_数组操作_条件判断_循环结构_函数调用_指针应用等核心.zip
基于STM32的步进电机S型曲线与SpTA算法高效控制及其实现 T梯形算法 经典版
08-11
基于STM32平台的步进电机S型曲线和SpTA加减速控制算法。首先阐述了S型曲线控制算法的特点及其在STM32平台上的实现方法，包括设置启动频率、加速时间和最高速度等参数，以减少电机启动和停止时的冲击。接着讨论了T梯形算法与S型曲线的结合，通过精确的时间控制提高运动精度。然后重点讲解了SpTA算法，强调其自适应性强、不依赖PWM定时器个数，能够根据实际运行状态动态调整。文中提到一种高效的非DMA数据传输方式，提升了CPU效率并解决了外部中断时无法获取已输出PWM波形个数的问题。最后介绍了SpTA算法在多路电机控制方面的优势。 适合人群：从事嵌入式系统开发、自动化控制领域的工程师和技术人员，尤其是对步进电机控制有研究兴趣的人群。 使用场景及目标：适用于需要高精度和平滑控制的步进电机应用场合，如工业机器人、数控机床等领域。目标是帮助开发者掌握STM32平台下步进电机的先进控制算法，优化系统的实时性能和多电机协同控制能力。 其他说明：文章提供了详细的理论背景和技术细节，有助于读者深入理解并应用于实际项目中。
一个面向Android开发者的全面知识体系整理项目-包含Android基础-Framework解析-系统启动流程-四大组件原理-Handler-Binder-AMS-WMS等核心机.zip
08-11
python一个面向Android开发者的全面知识体系整理项目_包含Android基础_Framework解析_系统启动流程_四大组件原理_Handler_Binder_AMS_WMS等核心机.zip
日前日内两阶段调度综合能源分析：基于Matlab与Yalmip的优化结果对比及应用
08-11
日前日内两阶段调度在综合能源管理中的应用，特别是利用Matlab和Yalmip工具箱进行优化建模的方法。文章分析了三种不同调度场景（日前不考虑需求响应调度、日前考虑需求响应调度、日前日内两阶段调度），并比较了各自的优化结果。重点讨论了机组成本和弃风惩罚两个关键指标，展示了两阶段调度在提高电力供应稳定性和降低运营成本方面的优势。 适合人群：从事能源管理和电力系统调度的研究人员和技术人员，尤其是对优化算法和Matlab编程有一定基础的人群。 使用场景及目标：①理解和掌握日前日内两阶段调度的基本概念及其应用场景；②学习如何使用Matlab和Yalmip工具箱进行优化建模；③评估不同调度策略对机组成本和弃风惩罚的影响。 其他说明：本文不仅提供了详细的理论解释，还有具体的编程实例和优化结果对比，有助于读者深入理解调度优化的实际操作和效果。
基于西门子200smart系列化工反应釜程序：学习探讨用，包含PID恒温升压调节、手自动切换及多种控制功能
08-11
基于西门子200Smart系列的化工反应釜控制系统，主要功能包括两路PID恒温升压调节及其手自动切换、压力和温度检测等功能。文中展示了核心PID控制段代码，解释了手自动切换逻辑以及清洗与生产模式的切换逻辑，并提供了关于参数设置、报警查询等方面的实用技巧。此外，还提到了电气原理图中的冗余设计和调试注意事项。 适合人群：从事自动化控制领域的工程师和技术人员，特别是熟悉或希望深入了解西门子PLC编程的人群。 使用场景及目标：适用于化工行业反应釜控制系统的开发、调试和维护。目标是帮助工程师掌握PID控制的应用方法，提高系统的稳定性和安全性。 其他说明：文中提供的代码片段和设计思路对于理解和优化类似控制系统非常有帮助。同时，文中提到的一些具体实施细节（如过渡延时、参数设置范围等）有助于减少调试过程中可能出现的问题。
gwo-sparse
02-24
Applications span across various domains including but not limited to signal processing, machine learning feature selection, network intrusion detection systems, and image reconstruction tasks....
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