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機器學習中的稀疏表示與字典學習
時間 2019-12-08
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當樣本具備稀疏表達形式時,對學習任務來講會有很多好處。例如線性支持向量機之因此能在文本數據上有很好的性能,恰是因爲文本數據在使用字頻表述後具備高度的稀疏性,使得大多數的問題變得線性可分。同時,稀疏樣本並不會形成存儲上的巨大負擔,由於係數矩陣 已有不少高效的存儲方法。機器學習 那麼,若給定數據集 D 是稠密的,即普通非稀疏數據,可否將其轉化爲「稀疏表示」形式,從而享有稀疏性所帶來的好處呢?這是咱們
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