算法思想 算法求解思路为交替迭代的进行稀疏编码和字典更新两个步骤. K-SVD在构建字典步骤中,K-SVD不仅仅将原子依次更新,对于原子对应的稀疏矩阵中行向量也依次进行了修正. 不像MOP,K-SVD不需要对矩阵求逆,而是利用SVD数学分析方法得到了一个新的原子和修正的系数向量. 固定系数矩阵X和字典矩阵D,字典的第\(k\)个原子为\(d_k\),同时\(d_k\)对应的稀疏矩阵为\(X\)中的第\(k\)个行向量\(x^k_T\). 假设当前更新进行到原子\(d_k\),样本矩阵和字典逼近的

K-SVD可以看做K-means的一种泛化形式,K-means算法总每个信号量只能用一个原子来近似表示,而K-SVD中每个信号是用多个原子的线性组合来表示的.    K-SVD算法总体来说可以分成两步,首先给定一个初始字典,对信号进行稀疏表示,得到系数矩阵.第二步根据得到的系数矩阵和观测向量来不断更新字典. 设D∈R n×K,包含了K个信号原子列向量的原型{dj}j=1K,y∈R n的信号可以表示成为这些原子的稀疏线性结合.也就是说y=Dx,其中x∈RK表示信号y的稀疏系数.论文中采用的是2范数

python入门学习:5.字典 关键点:字典 5.1 使用字典5.2 遍历字典5.3 嵌套 5.1 使用字典   在python中字典是一系列键-值对.每个键都和一个值关联,你可以使用键来访问与之相关联的值.与键相关联的值可以是数字.字符串.列表乃至字典.在python中,字典用花括号表示.如下,健-值是相互关联的两个值,键和值之间用冒号分开,而健-值对之间用逗号分开 1alien_0 = {'color':'green','point':5} 5.1.1 访问字典中的值  要获取与键相关联的值

4.3.3 字典的方法 字典的常用方法可以极大地提高编程效率.keys()和values()分别返回字典的key列表和value列表.例: dict={"a":"apple","b":"banana","g":"grape","o":"orange"} print(dict.keys()) print(dict.values()) [root@Da

4.3 字典结构 字典是Python中重要的数据类型,字典的由“键-值”对组成的集合,字典中的“值”通过“键”来引用. 4.3.1 字典的创建 字典由一系列的“键-值”(key-value)对组成,“键-值”对之间用“逗号”隔开,并且被包含在一堆花括号中.字典与java语言中的HashMap类作用类似,都是采用“键-值”对映射的方式存储数据. 字典的创建格式如下: dictionary={key1:value1, key2:value2,...} 其中,key1.key2等表示字典的key值,v

创建字典 dict函数 字典的格式化字符串 字典方法 clear copy fromkeys 序列是一个按照一定顺序将值进行组织的数据结构形式,可以通过索引对其进行征引.另外还有一种数据结构是通过名字来引用值,这种数据结构成为映射(mapping).字典是Python位移内建的映射.字典中的值并没有特殊的顺序,但是都储存在特定的键下.键可以是数字,字符串或者是元组. 创建字典 字典由多个键及对应的值构成了键-值组合(键-值对成为项).每个键和值之间用冒号隔开,各项之间用逗号.字典用大括号.映射中

dict= {key1 : value1, key2 : value2 ...} 关键词:字典中元素成对出现- key:value 格式- 两端{ } ,键:值,每对键值间用 ,隔开. 键key-唯一,且不可变(一般使用str.tuple(元组).数字). 值value-不唯一,可变,多次给key赋值,key只存储最近的一个value. 创建字典: 方法一:传统的文字表达式 >>> dict={'aaa':123,78.9:444,1/3:'ccc'} >>> dict

UFLDL即(unsupervised feature learning & deep learning).这是斯坦福网站上的一篇经典教程.顾名思义,你将在这篇这篇文章中学习到无监督特征学习和深度学习的主要观点. UFLDL全文出处在这:http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%E6%95%99%E7%A8%8B,本文为本人原创,参考了UFLDL的教程,是我自己个人对于这一系列教程的理解以及自己的实验结果.非盈利性质网站转载请在文章开头处著名本

python学习笔记整理 数据结构--字典 无序的 {键:值} 对集合 用于查询的方法 len(d) Return the number of items in the dictionary d. 返回元素个数 d[key] Return the item of d with key key. Raises a KeyError if key is not in the map. If a subclass of dict defines a method _missing_() and key

1.字典:是python数据类型之一,字典通过花括号来包含数据项,字典的每个元素由2个部分组成,键:值,字典是根据键来找对应的值. data = {"name": "Ethon", "age": 12, "address": "Shen zhen"} 2.字典的特点: 字典与列表.集合一样,都是属于可变数据类型 字典和列表一样,也能够存储多个数据 键对象具有唯一性,因此只有不可变数据类型(数字,字符串和元组

通过Array数组和Set集合的学习和理解,可以想象得到Dictionary也分为两种情况了,那就是可变和不可变两种类型的.的确如此,在Object C中提供了两个字典类,分别为NSDictionary 和 NSMutableDictionary. 在.NET中我们也学习过Dictionary类,这个集合的存储方式是键值对的方式存储的.而且使用Dictionary查找元素也极为简单. 一 NSDictionary 不可变字典 (1) 初始化字典 NSDictionary *dic=[NSDict

字典dict是Python中唯一内置的映射类型,由键值对组成,字典是无序的.字典的键必须是不变对象,如字符串.数字.元组等,而包含可变对象的列表.字典和元组则不能作为键.这里可变和不可变的意思是指这个可以对象可以被哈希,内置函数hash()可以用来测试对象是否可被哈希.字典的值可以为任何对象.下文中用k来表示键,用v来表示值,字典的形式为d = {k1:v1, k2:v2,..., kn:vn} 字典的创建 1. 使用{ }创建 student = {"name": "Jac

字典的常用操作: #字典天然去重,key唯一,如果key相同,只能打印出一个 id_db={ 220456789852963741:{ 'name':"alex", 'age':34, 'addr':'Dong' }, 220456789852963742:{ 'name':"tom", 'age':34, 'addr':'Xi' }, 220456789852963743:{ 'name':"mark", 'age':34, 'addr':'N

字典是Python中唯一的映射类型.所谓映射即指该数据类型包含哈希值(key)和与之对应的值(value)的序列.字典是可变类型.字典中的数据是无序排列的. 4.1.1字典的创建及赋值 dict1={} dict2={'name':John,'age':24} 使用dict()函数创建字典. dict()函数接受序列,或关键字参数作为参数创建字典.若不提供参数则创建空字典. dict1=dict([['x',1],['y',2]])#接受list作为参数创建字典 dict2=dict(x=1.y

一.元组 一:基本使用:tuple 1 用途: 记录多个值,当多个值没有改的需求,此时用元组更合适 2 定义方式: 在()内用逗号分隔开多个任意类型的值 t=(1,1.3,'xx',('a','b'),[1,2]) #t=tuple((1,1.3,'xx',('a','b'),[1,2])) print(t,type(t)) t1=tuple('hello') print(t1) 3 常用操作+内置的方法 优先掌握的操作: 1.按索引取值(正向取+反向取):只能取 t=('egon',123,[

day5 字典 回顾&补充 面试题 #数据类型判断a = 1 #intb = (1) #intc = ('1') #strd = (1,) #tuple int py2/py3 除法 强制转换: int('字符串') [重要] int(布尔值) bool :0-空字符串-空列表-空元组-空字典为False 强制转换: bool(整数) -> bool(1)/.. bool(字符串) -> bool('xx') bool(列表) -> bool([x,]) bool(元组) -&g

原文地址:Lax Language TutorialsAndrew Binstock 每年在评审Jolt Awards图书的时候,我都会被一些语言教程类图书弄得心力交瘁.从这些年的评审经验来看,这些语言类教程的写得都不错,但除此之外,少有亮点.换句话来说,这些书都很严谨.很精密,如果读者有足够的定力,通过它们掌握一门语言的编程技术还是不成问题的.可是,即便对那些卖得最好的书,除此之外我都想不出来还能多说几句什么样的赞美的话了. 这些书普遍存在的一个缺点就是把简单的任务复杂化.最大的或者说最常见的

字典(Map):map[K]T K:为键类型,T:为元素(值)类型.例:map[int] string 一个键类型为int,值类型为string的字典类型 Go语言的字典类型(map)实际上是一个哈希表(hash table)的特定实现,但是字典类型的数据类型是受限的,而哈希表是可以任意类型.键和元素的这种对应关系叫做“映射”,键就是一个索引,我们通过在哈希表中查找键从而获得与它对应的那个元素. 哈希表的查找过程: 首先需要先把键名作为参数,传给哈希表,哈希表会用哈希函数(hash functi

Python中唯一的映射类型(哈希表)       -->Java中的HashMap<K,V> Python对key进行了哈希函数运算,根据计算的结果决定value的存储地址,所以字典是无序的 字典的对象是可变,但是字典的键值必须使用不可变对象,并且一个字典中可以使用不同类型的键值 创建字典:key的设置必须是不可变的类型,可以整数,可以是变量,元组,也可以使单字符'a'[类似Java中的key的唯一性] 字典特点: 无序, 键值唯一[如遇冲突后面会覆盖前面] 字典的创建 1. 直接创建

test14.py #-*- coding:utf-8 import sys sys.path.append("svdRec.py") import svdRec from numpy import * from numpy import linalg as la # U, Sigma, VT = linalg.svd([[1, 1], [7, 7]]) # print(U) # print(Sigma) # print(VT) # Data = svdRec.loadExData()

本文主要学习了这篇博客:http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/19/svd-and-applications.html,将SVD讲的恨透,特征值讲的也非常好. 特征值 矩阵分解时可以将矩阵用一组两两正交的基表示,也就是一组特征向量,而特征值就是表示每个特征向量的重要程度的数值. 奇异值 特征值是对方阵来说的,对于非方阵我们该怎么办呢,我们仿照特征分解,就有了下面的式子 假设A是一个M*N的矩阵,那么得到的U是一个M * M的方阵(里