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機(jī)器學(xué)習(xí)強(qiáng)基計(jì)劃聚焦深度和廣度,加深對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的理解與應(yīng)用?!吧睢痹谠敿?xì)推導(dǎo)算法模型背后的數(shù)學(xué)原理;“廣”在分析多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型:決策樹、支持向量機(jī)、貝葉斯與馬爾科夫決策、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。強(qiáng)基計(jì)劃實(shí)現(xiàn)從理論到實(shí)踐的全面覆蓋,由本人親自從底層編寫、測(cè)試與文章配套的各個(gè)經(jīng)典算法,不依賴于現(xiàn)有庫,可以大大加深對(duì)算法的理解。
??詳情:機(jī)器學(xué)習(xí)強(qiáng)基計(jì)劃(附幾十種經(jīng)典模型源碼)
1 稀疏表示與稀疏編碼
類比真實(shí)的《現(xiàn)代漢語字典》,其中約有3500個(gè)常用字,而一篇文檔可能只使用了其中15%的字,若將每個(gè)文檔看作一個(gè)樣本,每個(gè)字作為一個(gè)特征,字在文檔中出現(xiàn)的頻率作為特征取值,那么一篇文檔的特征向量約有85%的零元素。但不同主題的文檔使用的主要詞匯可能相差很大(比如古風(fēng)詩詞和科幻小說),導(dǎo)致稀疏分布不同文章來源:http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-492184.html
因此稀疏表示不會(huì)掩蓋真實(shí)特征,相反&#x文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-492184.html
到了這里,關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)強(qiáng)基計(jì)劃9-1:圖解匹配追蹤(MP)與正交匹配追蹤(OMP)算法的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容,請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章,希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)!