迭代硬阈值类(IHT)算法总结 斜风细雨作小寒,淡烟疏柳媚晴滩.入淮清洛渐漫漫. 雪沫乳花浮午盏,蓼茸蒿笋试春盘.人间有味是清欢. ---- 苏轼 更多精彩内容请关注微信公众号 "优化与算法" 迭代硬阈值(Iterative Hard Thresholding)算法是求解基于 \({\ell _0}\) 范数非凸优化问题的重要方法之一,在稀疏估计和压缩感知重构等领域应用较多.IHT最初由Blumensath, Thomas等人提出,后来许多学者在IHT算法的基础上不断发展出一些改进算法

转自百度知道 与数值解对应的是解析解 闭式解closed form solution)也叫解析解(analytical solution),就是一些严格的公式,给出任意的自变量就可以求出其因变量,也就是问题的解, 他人可以利用这些公式计算各自的问题. 所谓的解析解是一种包含分式.三角函数.指数.对数甚至无限级数等基本函数的解的形式. 用来求得解析解的方法称为解析法〈analytic techniques〉,解析法即是常见的微积分技巧,例如分离变量法等. 解析解为一封闭形式〈closed-form

如果QP问题只有等式约束没有不等式约束,那么是可以闭式求解(close form)的.闭式求解效率要快很多,而且只需要用到矩阵运算,不需要QPsolver. 这里介绍Nicholas Roy文章中闭式求解的方法. 1. QP等式约束构建 闭式法中的Q 矩阵计算和之前一样(参照文章一),但约束的形式与之前略为不同,在之前的方法中,等式约束只要构造成[...]p=b的形式就可以了,而闭式法中,每段poly都构造成 其中d0,dT为第i段poly的起点和终点的各阶导数组成的向量,比如只考虑PVA:,当

前言 每一到两周,我大概会新增十多个甚至更多的资料文件,都是些最近遇到的一些问题的总结或者相关技术文档,但是资料都是在公司电脑上,拷贝到自己电脑上后,又得一个个去找一个这个应该放到哪个分类,个人感觉很麻烦. 傻瓜式处理文件脚本 为了解决困扰俺的这个问题,我想到了一个比较笨的解决办法,用脚本解决,但是这样就做出了一些牺牲,比如 脚本里规定了文件夹分类的命名方式为nn##为前缀,否则就不把它当作分类,n是数字0-9,例如我的: 00##linux 00##fedora 00##ubuntu 00##

目前很多研究表明目标检测中的分类分支和定位分支存在较大的偏差,论文从sibling head改造入手,跳出常规的优化方向,提出TSD方法解决混合任务带来的内在冲突,从主干的proposal中学习不同的task-aware proposal,同时结合PC来保证TSD的性能,在COCO上达到了51.2mAP   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Revisiting the Sibling Head in Object Detector 论文地址:https://arxiv.org/abs/

1. 安装 首先,导入numpy和matplotlib库 # numpy是常用的科学计算库,matplot是常用的绘图库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 在notebook中展示图例 %matplotlib inline # 设置图例展示的默认参数 plt.rcParams['figure.figsize'] = (10, 10) # 图片大小为10*10 plt.rcParams['image.interpolation

文章来自:一个宝藏微信公众号[机器学习炼丹术] 基本概念 首先,要背住的几个概念就是:accuracy,precision,recal, TP,FP,TN,FN TP:true positive.预测是正确的正样本 FP:false positive.预测是错误的正样本 TN:true negative.预测是正确的负样本 FP:false positive.预测是错误的负样本 通常我们会做出这样的一个混淆矩阵: 左边的positive,negative表示样本真实值,表格上边的positive

(一) strace 命令    用途:打印 STREAMS 跟踪消息. 语法:strace [ mid sid level ] ... 描述:没有参数的 strace 命令将所有的驱动程序和模块中的所有 STREAMS 事件跟踪消息写到它的标准输出中. 这些消息是从 STREAMS 日志驱动程序中获取的.如果提供参数,它们必须是在三元组中.每个三元组表明跟踪消息要从给定的模块或驱动程序.子标识(通常表明次要设备)以及优先级别 等于或小于给定级别的模块或驱动程序中接收.all 标记可由任何成员使

比较简单的一篇英文,重点是讲解meta-class.翻译下,加深理解. 原文标题:What is a meta-class in Objective-C? 原文地址:http://www.cocoawithlove.com/2010/01/what-is-meta-class-in-objective-c.html 本篇将会探讨一个在Objective-C中相对陌生的概念 -- meta-class.OC中的每一个类都会有一个与之相关联的meta class,但是你却几乎永远也不会直接使用到,它

参考整理自:http://hi.baidu.com/cjb366/item/7290773b2d2eb9f2a9842873 closed-form solution :一般翻译为闭合解/解析解.这一般是相对于数值解而言的. 在解组件特性相关的方程式时,大多数的时候都要去解偏微分或积分式,才能求得其正确的解.依照求解方法的不同,可以分成以下两类:解析解和数值解. 解析解(analytical solution): 就是一些严格的公式,给出任意的自变量就可以求出其因变量,也就是问题的解.他人可以利

本文参考自:https://www.zhihu.com/question/40546280/answer/88539689 解决svm首先将原始问题转化到对偶问题,而对偶问题则是一个凸二次规划问题,理论上你用任何一个解决凸二次规划的软件包都可以解决,但是这样通常来说很慢,大数据情况下尤其不实际, smo是微软研究院的大神发明的解决svm对偶问题的优化算法,可以更快找到好的解.通常而言分简化版和优化版smo算法. 简化版:每次迭代随机选取alpha_i和alpha_j,当然其中要有一个违反kkt条

1. 线性模型简介 0x1:线性模型的现实意义 在一个理想的连续世界中,任何非线性的东西都可以被线性的东西来拟合(参考Taylor Expansion公式),所以理论上线性模型可以模拟物理世界中的绝大多数现象.而且因为线性模型本质上是均值预测,而大部分事物的变化都只是围绕着均值而波动,即大数定理. 事物发展的混沌的线性过程中中存在着某种必然的联结.事物的起点,过程,高潮,衰退是一个能被推演的过程.但是其中也包含了大量的偶然性因素,很难被准确的预策,只有一个大概的近似范围.但是从另一方面来说,偶然

神经网络模型量化方法简介 https://chenrudan.github.io/blog/2018/10/02/networkquantization.html 2018-10-02 本文主要梳理了模型量化算法的一些文章,阐述了每篇文章主要的内核思想和量化过程,整理了一些对这些文章的分析和看法. [转载请注明出处]chenrudan.github.io 随着神经网络算法的发展,网络性能虽然越来越强大,但是也耗费了太多的计算资源和内存,为了得到更有效率的网络以及能部署在移动端,近几年神经网络的压

此部分是 计算机视觉中的信号处理与模式识别 与其说是讲述,不如说是一些经典文章的罗列以及自己的简单点评.与前一个版本不同的是,这次把所有的文章按类别归了类,并且增加了很多文献.分类的时候并没有按照传统的分类方法,而是划分成了一个个小的门类,比如SIFT,Harris都作为了单独的一类,虽然它们都可以划分到特征提取里面去.这样做的目的是希望能突出这些比较实用且比较流行的方法.为了以后维护的方便,按照字母顺序排的序. 15. RANSAC随机抽样一致性方法,与传统的最小均方误差等完全是两个路子.在S

LASSO回归与L1正则化 西瓜书 2018年04月23日 19:29:57 BIT_666 阅读数 2968更多 分类专栏: 机器学习 机器学习数学原理 西瓜书   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/BIT_666/article/details/80051737 1.结构风险与经验风险 在支持向量机部分,我们接触到松弛变量,正则化因子以及最优化函数,在朴素贝叶斯分类,决策

前言 近年来AI人工智能成为社会发展趋势,在IT行业引起一波热潮,有关机器学习.深度学习.神经网络等文章多不胜数.从智能家居.自动驾驶.无人机.智能机器人到人造卫星.安防军备,无论是国家级军事设备还是广泛的民用设施,都充斥着AI应用的身影.接下来的一系列文章将会由浅入深从不同角度分别介绍机器学习.深度学习之间的关系与区别,通过一系统的常用案例讲述它们的应用场景.本文将会从最常见的机器学习开始介绍相关的知识应用与开发流程. 目录 一.浅谈机器学习 二.基本概念 三.常用方法介绍 四.线性模型 五.

声明:本博客整理自博友@zhouyong计算广告与机器学习-技术共享平台,尊重原创,欢迎感兴趣的博友查看原文. 符号定义 这里定义<深入浅出ML>系列中涉及到的公式符号,如无特殊说明,符号含义均按下述定义解释: 符号 含义 \(x_j\) 第\(j\)维特征 \(x\) 一条样本中的特征向量,\(x=(1, x_1, x_2, \cdots, x_n)\) \(x^{(i)}\) 第\(i\)条样本 \(x_{j}^{(i)}\) 第\(i\)条样本的第\(j\)维特征 \(y^{(i)}\)

目录 EM算法(1):K-means 算法 EM算法(2):GMM训练算法 EM算法(3):EM算法运用 EM算法(4):EM算法证明 EM算法(1) : K-means算法 1. 简介 K-means算法是一类无监督的聚类算法,目的是将没有标签的数据分成若干个类,每一个类都是由相似的数据组成.这个类的个数一般是认为给定的. 2. 原理 假设给定一个数据集$\mathbf{X} = \{\mathbf{x}_1, \mathbf{x}_2,...,\mathbf{x}_N \}$, 和类的个数K

读书会成立属于偶然,一次群里无聊到极点,有人说Pattern Recognition And Machine Learning这本书不错,加之有好友之前推荐过,便发了封群邮件组织这个读书会,采用轮流讲课的方式,如果任务能分配下去就把读书会当作群员的福利开始进行,分配不下去就算了.后来我的几位好友:网神兄.戴玮博士.张巍博士.planktonli老师.常象宇博士纷纷出来支持这个读书会.待任务分配完,设置好主持人和机动队员,我认为就不需要再参与了,但进行不久,也充当机动队员讲了第二.六.九.十一章,

主讲人 网络上的尼采 (新浪微博:@Nietzsche_复杂网络机器学习) 网络上的尼采(813394698) 9:16:05 今天的主要内容:Kernel的基本知识,高斯过程.边思考边打字,有点慢,各位稍安勿躁. 机器学习里面对待训练数据有的是训练完得到参数后就可以抛弃了,比如神经网络:有的是还需要原来的训练数据比如KNN,SVM也需要保留一部分数据--支持向量.很多线性参数模型都可以通过dual representation的形式表达为核函数的形式.所谓线性参数模型是通过非线性的基函数的线性