图像的稀疏表征 分割原始图像为若干个\[\sqrt{n} \times \sqrt{n}\]的块. 这些图像块就是样本集合中的单个样本\(y = \mathbb{R}^n\). 在固定的字典上稀疏分解\(y\)后,得到一个稀疏向量. 将所有的样本进行表征一户,可得原始图像的稀疏矩阵. 重建样本\(y = \mathbb{R}^n\)时,通过原子集合即字典\(\mathrm{D} = \{d_i\}^k_{i=1} \in \mathbb{R}^{n \times m} (n < m)\)中少量元

主要内容: OMP算法介绍 OMP的MATLAB实现 OMP中的数学知识 一.OMP算法介绍 来源:http://blog.csdn.net/scucj/article/details/7467955 1.信号的稀疏表示(sparse representation of signals) 给定一个过完备字典矩阵,其中它的每列表示一种原型信号的原子.给定一个信号y,它可以被表示成这些原子的稀疏线性组合.信号 y 可以被表达为 y = Dx ,或者.字典矩阵中所谓过完备性,指的是原子的个数远远大于信

追踪算法的原理:目标位置 - 当前位置 / 速度,即: dx = targetX - currentX / speed, dy = targetY - currentY / speed var getStep = function(iTarget, iNow) { var iStep = (iTarget - iNow) / this.speed; if (iStep == 0){ return 0; } if (Math.abs(iStep) < 1){ return (iStep > 0

计算复杂度(Computational complexity):用于研究解决特定问题X的算法效率的框架 计算模型(Model of computation):可允许的操作(Allowable operations) 成本模型(Cost model):操作数(Operation counts) 复杂度上界(Upper bound):保证能在一定的时间内解决 复杂度下界(Lower bound):通过数学方法证明,必须花费的最少时间 最优算法(Optimal algorithm):可能达到的最小复杂

转自:http://blog.csdn.net/zhangxiao13627093203/article/details/47658673 上一篇讲到了追踪算法的比较简单的形式,看上去比较假,因为AI控制的对象过于精确地跟踪目标.一种更自然的追踪方式可以这样做,使得跟踪者的方向矢量与从跟踪目标的中心到跟踪者的中心所定义的方向矢量靠拢.如图所示: 这个算法的基本思路是这样的:假设AI控制的对象即追踪者有如下属性 1.Position:(tracker.x,tracker.y) 2.Velocity

通用的(泛型)算法 generic algorithm 总览 特性: 1,标准库的顺序容器定义了很少的操作,比如添加,删除等. 2,问题:其实还有很多操作,比如排序,查找特定的元素,替换或删除一个特定值等,但是标准库并未给每个容器都定义成员函数来实现这些操作. 3,解决办法:因为算法是相同的逻辑,只是进行运算的元素的类型是不同的.所以定义了一组与类型无关的通用的(泛型)算法:generic algorithm.它们实现了实现了上述标准库未提供的操作. 4,好处:不用为每个容器实现上述的操作. 大

凸形状内部的任意两点的连线都应该在形状里面. 1 道格拉斯-普克算法 Douglas-Peucker algorithm 这个算法在其他文章中讲述的非常详细,此处就详细撰述. 下图是引用维基百科的.ε称之为阈值 shreshold 图一 静态图如下: 具体详细的可以参考如下两篇文章. 相关文章如下: 道格拉斯-普克 抽稀算法 附javascript实现,该文章只看他的文字讲解就好,他的代码不是通过python实现的. 道格拉斯-普克算法(Douglas–Peucker algorithm),该文

假设我们有一个固定样本集,它包含 个样例.我们可以用批量梯度下降法来求解神经网络.具体来讲,对于单个样例(x,y),其代价函数为:这是一个(二分之一的)方差代价函数.给定一个包含 个样例的数据集,我们可以定义整体代价函数为: 以上公式中的第一项 是一个均方差项.第二项是一个规则化项(也叫权重衰减项),其目的是减小权重的幅度,防止过度拟合. [注:通常权重衰减的计算并不使用偏置项 ,比如我们在 的定义中就没有使用.一般来说,将偏置项包含在权重衰减项中只会对最终的神经网络产生很小的影响.在贝叶斯规则

写在前面: 为了能够使后续的代码具有高效简洁的特点,在这里讲一下STL,就不用自己写堆,写队列,但是做为ACMer不用学的很全面,我认为够用就好,我只写我用的比较多的. 什么是STL(STl内容): 容器(Container): 是一种数据结构,如list,vector,和deques ,以模板类的方法提供.为了访问容器中的数据,可以使用由容器类输出的迭代器: 迭代器(Iterator): 提供了访问容器中对象的方法.例如,可以使用一对迭代器指定list或vector中的一定范围的对象.迭代器就

排序算法的介绍 排序也称排序算法 (Sort Algorithm),排序是将一组数据,依指定的顺序进行排列的过程. 排序的分类 1) 内部排序: 指将需要处理的所有数据都加载 到内部存储器(内存)中进行排序. 2) 外部排序法:数据量过大,无法全部加载到内 存中,需要借助外部存储(文件等)进行 排序. 常见的排序算法分类 算法的时间复杂度 度量一个程序(算法)执行时间的两种方法 1.事后统计的方法这种方法可行, 但是有两个问题:一是要想对设计的算法的运行性能进行评测,需要实际运行该程序: 二是所

1. 前言维特比算法针对HMM第三个问题,即解码或者预测问题,寻找最可能的隐藏状态序列: 对于一个特殊的隐马尔可夫模型(HMM)及一个相应的观察序列,找到生成此序列最可能的隐藏状态序列. 也就是说给定了HMM的模型参数和一个观测序列,计算一系列的隐状态,使得此观察序列的出现可能最大,即最大化P(隐状态 | 观测序列),给定观测序列,求最可能的对应的隐状态序列. 实际上解决此问题,在<统计学习方法>中给出了两种解法,一个是近似算法,另一个就是维特比算法(Viterbi algorithm) 2.

Apriori is an algorithm for frequent item set mining and association rule learning over transactional databases. It proceeds by identifying the frequent individual items in the database and extending them to larger and larger item sets as long as tho

http://www.cnblogs.com/jingwhale/p/4618351.html Apriori algorithm是关联规则里一项基本算法.是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant两位博士在1994年提出的关联规则挖掘算法.关联规则的目的就是在一个数据集中找出项与项之间的关系,也被称为购物蓝分析 (Market Basket analysis),因为“购物蓝分析”很贴切的表达了适用该算法情景中的一个子集. 关于这个算法有一个非常有名的故事:"尿布

克鲁斯卡尔算法(Kruskal's algorithm)是两个经典的最小生成树算法的较为简单理解的一个.这里面充分体现了贪心算法的精髓.大致的流程能够用一个图来表示.这里的图的选择借用了Wikipedia上的那个.很清晰且直观. 首先第一步,我们有一张图,有若干点和边 例如以下图所看到的: 第一步我们要做的事情就是将全部的边的长度排序,用排序的结果作为我们选择边的根据.这里再次体现了贪心算法的思想.资源排序,对局部最优的资源进行选择. 排序完毕后,我们领先选择了边AD. 这样我们的图就变成了 第

发明者:Sir Charles Antony Richard Hoare 基本思想: 先对数据进行洗牌(Shuffle the array) 以数据a[j]为中心进行分区(Partition),使得a[j]左侧的数据都小于等于a[j],a[j]右侧的数据都大于等于a[j] 分区完后递归排序 分区演示(partitioning demo) 重复操作指导i和j指针相遇 当a[i] < a[lo]时,令i从左往右扫描 当a[j] > a[lo]时,令j从右往左扫描 交换a[i]和a[j] 当指针相遇

起源:冯·诺依曼最早在EDVAC上实现 基本思想: 将数组一分为(Divide array into two halves) 对每部分进行递归式地排序(Recursively sort each half) 合并两个部分(Merge two halves) 归并排序体现的是一种分治思想(Divide and conquer) 演示: 1. 给出原数组a[],该数组的lo到mid,mid+1到hi的子数组是各自有序的. 2. 将数组复制到辅助数组(auxiliary array)中,给两部分的首元

克鲁斯卡尔算法(Kruskal's algorithm)它既是古典最低的一个简单的了解生成树算法. 这充分反映了这一点贪心算法的精髓.该方法可以通常的图被表示.图选择这里借用Wikipedia在.非常清晰直观. 首先第一步,我们有一张图.有若干点和边 例如以下图所看到的: 第一步我们要做的事情就是将全部的边的长度排序,用排序的结果作为我们选择边的根据.这里再次体现了贪心算法的思想.资源排序.对局部最优的资源进行选择. 排序完毕后,我们领先选择了边AD. 这样我们的图就变成了 第二步.在剩下的变中

Author:Justin Heyes-Jones From: http://heyes-jones.com/astar.php Date:2014.8.16 本文地址:http://www.cnblogs.com/killerlegend/p/3917083.html Translated By KillerLegend 前言:前不久数学建模涉及到一个地图路径最优化的模型,最初采用的是Dijkstra算法以及Kruscal最小生成树等算法进行解决的,后来在网上查找时偶然遇到了A*算法,于是就看

1.比较坐标追踪法 追踪者会不停地比较自身和目标的x坐标和y坐标,每x和y上一个单位的移动为一个周期,该算法虽然简单好用,但实用性差且不智能化,如果追踪者数量增加,路线会显得单调,由于都是先走个对角线再一路直行,很可能造成多个追踪者拥堵在一起. 代码: while(!(rigesha.x==killer.x&&rigesha.y==killer.y)){ if(rigesha.x>killer.x){ killer.goRight(); }else if(rigesha.x<k

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/StartoverX/p/4611544.html 贪心算法在每一步都做出当时看起来最佳的选择.也就是说,它总是做出局部最优的选择,寄希望(证明)这样的选择能够导致全局最优解. 贪心算法和动态规划都依赖于最优子结构,也就是一个问题的最优解包含其子问题的最优解.不同的是,动态规划通常需要求解每一个子问题,通过对所有子问题的求解得到最终问题的解.而贪心算法寄希望于通过贪心选择来改进最优子结构,使得每次选择后只留下一个子问题,大大简化了问题