【Mark Schmidt課件】機器學習與數據挖掘——稀疏矩陣分解
本課件主要內容包括： 上次課程回顧：基於正交/序貫基的PCA 人眼的顏色對立 顏色對立表示法 應用：人臉檢測 特徵臉 VQ vs. PCA vs. NMF 面部表示 非負最小二乘法 稀疏性與非負最小二乘法 稀疏性與非負性 NMF投影梯度 應用：體育分析 應用：癌症特徵 正則化矩陣分解 稀疏矩陣分解 L1正則化矩陣分解 結構稀疏性 圖像塊的隱因子模型 應用：圖像復原 英文原文課件下載地址： http
相關文章
- 1. 【Mark Schmidt課件】機器學習與數據挖掘——核函數
- 2. 【Mark Schmidt課件】機器學習與數據挖掘——正則化
- 3. 【Mark Schmidt課件】機器學習與數據挖掘
- 4. 【Mark Schmidt課件】機器學習與數據挖掘——決策樹
- 5. 【Mark Schmidt課件】機器學習與數據挖掘——機器學習基礎
- 6. 【Mark Schmidt課件】機器學習與數據挖掘——線性分類器
- 7. 【Mark Schmidt課件】機器學習與數據挖掘——主元分析PCA
- 8. 【Mark Schmidt課件】機器學習與數據挖掘——概率分類
- 9. 【Mark Schmidt課件】機器學習與數據挖掘——隨機梯度
- 10. 【Mark Schmidt課件】機器學習與數據挖掘——尋找相似性
- 更多相關文章...
- • R 矩陣 - R 語言教程
- • PHP imageaffinematrixget - 獲取矩陣 - PHP參考手冊
- • Flink 數據傳輸及反壓詳解
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 【Mark Schmidt課件】機器學習與數據挖掘——核函數
- 2. 【Mark Schmidt課件】機器學習與數據挖掘——正則化
- 3. 【Mark Schmidt課件】機器學習與數據挖掘
- 4. 【Mark Schmidt課件】機器學習與數據挖掘——決策樹
- 5. 【Mark Schmidt課件】機器學習與數據挖掘——機器學習基礎
- 6. 【Mark Schmidt課件】機器學習與數據挖掘——線性分類器
- 7. 【Mark Schmidt課件】機器學習與數據挖掘——主元分析PCA
- 8. 【Mark Schmidt課件】機器學習與數據挖掘——概率分類
- 9. 【Mark Schmidt課件】機器學習與數據挖掘——隨機梯度
- 10. 【Mark Schmidt課件】機器學習與數據挖掘——尋找相似性