转载自http://blog.csdn.net/pi9nc/article/details/18655239 1,MP算法[盗用2] MP算法是一种贪心算法(greedy),每次迭代选取与当前样本残差最接近的原子,直至残差满足一定条件. 求解方法 选择最接近残差的原子:MP里定义用向量内积原子与残差的距离,我们用R表示残差,di表示原子,则: Max[Dist(R,di)]=max[<R,di>]; 残差更新:R=R-<R,di>I;继续选择下一个,直至收敛: 需要注意的是,MP算

主要介绍MP(Matching Pursuits)算法和OMP(Orthogonal Matching Pursuit)算法[1],这两个算法尽管在90年代初就提出来了,但作为经典的算法,国内文献(可能有我没有搜索到)都仅描写叙述了算法步骤和简单的应用,并未对其进行详尽的分析,国外的文献还是分析的非常透彻,所以我结合自己的理解,来分析一下写到博客里,算作笔记. 1. 信号的稀疏表示(sparse representation of signals) 给定一个过完备字典矩阵,当中它的每列表示一种原

正交匹配追踪(OMP)算法的MATLAB函数代码并给出单次测试例程代码 测量数M与重构成功概率关系曲线绘制例程代码 信号稀疏度K与重构成功概率关系曲线绘制例程代码   参考来源:http://blog.csdn.net/jbb0523/article/details/45130793 参考文献:Joel A. Tropp and Anna C. Gilbert. Signal Recovery From Random Measurements Via Orthogonal Matching Pu

MP:matching pursuit匹配追踪 OMP:正交匹配追踪 主要介绍MP与OMP算法的思想与流程,解释为什么需要引入正交? !!今天发现一个重大问题,是在读了博主的正交匹配追踪(OMP)在稀疏分解与压缩感知重构中的异同,http://blog.csdn.net/jbb0523/article/details/45100659之后一脸懵逼,CS中的稀疏表示不就是把信号转换到另一个变换域中吗?怎么跑出来一个稀疏分解里面又有MP和OMP算法!!后来发现原来稀疏分解先于压缩感知提出,信号稀疏表

转载:有点无耻哈,全部复制别人的.写的不错 作者:scucj 文章链接:MP算法和OMP算法及其思想 主要介绍MP(Matching Pursuits)算法和OMP(Orthogonal Matching Pursuit)算法[1],这两个算法虽然在90年代初就提出来了,但作为经典的算法,国内文献(可能有我没有搜索到)都仅描述了算法步骤和简单的应用,并未对其进行详尽的分析,国外的文献还是分析的很透彻,所以我结合自己的理解,来分析一下写到博客里,算作笔记. 1. 信号的稀疏表示(sparse re

主要内容: 1.MP算法 2.OMP算法 3.OMP算法的matlab实现 4.OMP在压缩感知和人脸识别的应用 一.MP(Matching Pursuits)与OMP(Orthogonal Matching Pursuit)算法 内容:稀疏信号的表示(字典.稀疏系数).MP算法.MP算法的缺点.OMP.OMP的实现 参考文章:http://blog.csdn.net/scucj/article/details/7467955 二.OMP的matlab实现 %A-稀疏系数矩阵%D-字典/测量矩阵

压缩感知重构算法之OMP算法python实现 压缩感知重构算法之CoSaMP算法python实现 压缩感知重构算法之SP算法python实现 压缩感知重构算法之IHT算法python实现 压缩感知重构算法之OLS算法python实现 压缩感知重构算法之IRLS算法python实现 本文主要简单介绍了利用python代码实现压缩感知的过程. 压缩感知简介 [具体可以参考这篇文章] 假设一维信号x长度为N,稀疏度为K.Φ 为大小M×N矩阵(M<<N).y=Φ×x为长度M的一维测量值.压缩感知问题就

现在这个社会发展的太快,到处都充斥着各种各样的资源,各种开源的平台,如github,codeproject,pudn等等,加上一些大型的官方的开源软件,基本上能找到各个类型的代码.很多初创业的老板可能都曾经说过基本上我的程序员不需要自己写算法,但是他们要学会搜索,强有力的搜索能力基本能解决可能会遇到的一切问题,比如前一段时间流行的prisma滤镜,现在你在github上能找到一大堆了. 可我想表达的并不是这个,上述这个情况确实是正确的.但是,我相信这个世界上90%的开源代码是垃圾代码,还有9%的

链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4641 题意:有一个长度为n(n < 5e4)的字符串,Q(Q<=2e5)次操作:操作分为:在末尾插入一个字符ch和查询不同子串出现次数不小于K的数量: 思路1:SAM在线求解: 对于每次找到将一个字符x插入到SAM之后,我们知道pre[p]所含有的Tx的后缀字符串数目为step[pre[np]]个,那么只需要每次插入之后更新下这些字符串出现的次数cnt即可: 由于Right(fa)与Right(r)没

直接把作业帖上来是不是有点不太公道呀... 无所谓啦反正各位看着开心就行 KMP算法 对于模式串$P$,建立其前缀函数$ N$ ,其中$N [q] $ 表示在$P$中,以$q$位置为结束的可以匹配到前缀的最长后缀的长度(也可以理解为那个前缀的结束位置),在匹配中,若$P[i]$与$S[j]$失配,则令$i=N [i-1] +1$ ,否则$i=i+1,j=j+1$ 现考虑如何构造$N$ ,设当前以计算出$N[1..i-1]$ ,则令$k=N[i-1]$ ,若 $P[k+1]=P[i]$,则令$N[

Vibrance这个单词搜索翻译一般振动,抖动或者是响亮.活力,但是官方的词汇里还从来未出现过自然饱和度这个词,也不知道当时的Adobe中文翻译人员怎么会这样处理.但是我们看看PS对这个功能的解释:        Vibrance: Adjusts the saturation so that clipping is minimized as colors approach full saturation. This setting changes the saturation of all l

Optimization Algorithms优化算法 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.6 动量梯度下降法(Momentum) 另一种成本函数优化算法,优化速度一般快于标准的梯度下降算法. 基本思想:计算梯度的指数加权平均数并利用该梯度更新你的权重 假设图中是你的成本函数,你需要优化你的成本函数函数形象如图所示.其中红点所示就是你的最低点.使用常规的梯度下降方法会有摆动这种波动减缓了你训练模型的速度,不利于使用较大的学习率,如果学习率使用过大则可能会偏离函数的范围.为

Vibrance这个单词搜索翻译一般振动,抖动或者是响亮.活力,但是官方的词汇里还从来未出现过自然饱和度这个词,也不知道当时的Adobe中文翻译人员怎么会这样处理.但是我们看看PS对这个功能的解释:        Vibrance: Adjusts the saturation so that clipping is minimized as colors approach full saturation. This setting changes the saturation of all l

优化问题: 其中, 定义:对于一个不等式约束,如果,那么称不等式约束是处起作用的约束. 定义:设满足,设为起作用不等式约束的下标集: 如果向量:是线性无关的,则称是一个正则点. 下面给出某个点是局部极小点的一阶必要条件(即如果是极小点,那么必然满足下列条件),称为KKT条件: 设,设是的一个正则点和局部极小点,使得以下条件成立: 为拉格朗日乘子向量,为KKT乘子向量.

总评一句:Dinic算法的基本思想比较好理解,就是它的当前弧优化的思想,网上的资料也不多,所以对于当前弧的优化,我还是费了很大的功夫的,现在也一知半解,索性就写一篇博客,来发现自己哪里的算法思想还没理解透彻,并解决他 https://www.cnblogs.com/SYCstudio/p/7260613.html 这篇博客对于Dinic的算法思想介绍的非常详细,一些专有名词什么的也是很专业 网络流:在一个有向图上选择一个源点,一个汇点,每一条边上都有一个流量上限(以下称为容量),即经过这条边的流

相信冒泡排序已经被大家所熟知,今天看了一篇文章,大致是说在面试时end在了冒泡排序上,主要原因是不能给出冒泡排序的优化. 所以,今天就写一下python的冒泡排序算法,以及给出一个相应的优化.OK,前言结束,步入正题: 首先,大家来看一下原始的python实现的冒泡排序算法: def bubble_sort(nums): for i in range(len(nums) - 1): # 这个循环负责设置冒泡排序进行的次数(比如说n个数,则只要进行n-1次冒泡,就可以把这个n个数排序好,对吧) f

首先来一段百度百科压压惊... 迪杰斯特拉算法(Dijkstra)是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉于1959 年提出的,因此又叫狄克斯特拉算法.是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法,解决的是有权图中最短路径问题.迪杰斯特拉算法主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止. 让我来翻译一下:Dijkstra可以求出一个点到一个图中其他所有节点的最短路径,故也称对于单源最短路径的一种解法 算法实现步骤: a.初始时,只包括源点,即S = {v},v的距离为0.U包含除v以外的其他顶点,即

转载:http://www.cnblogs.com/hxer/p/5675149.html 题意:有一个长度为n(n < 5e4)的字符串,Q(Q<=2e5)次操作:操作分为:在末尾插入一个字符ch和查询不同子串出现次数不小于K的数量: 思路1:SAM在线求解: 对于每次找到将一个字符x插入到SAM之后,我们知道pre[p]所含有的Tx的后缀字符串数目为step[pre[np]]个,那么只需要每次插入之后更新下这些字符串出现的次数cnt即可: 由于Right(fa)与Right(r)没有交集(

前言 随着前端的飞速发展,前端业务开发给前端工程师提出了更高的要求,因而算法题也越来越高频次的出现在前端面试中.有很多的小伙伴找胡哥苦诉,在前端实际开发中(除了涉及游戏开发方面),算法使用有很多吗?大厂的面试是故意要自我标榜下吗?其实不然,考核算法还是相当有必要的,来来来,让胡哥给你拯救世界的理由,哦,不,是考核算法的理由. 为啥要考算法? 算法是通用技能,包含了诸多逻辑和相关的技术点,优秀的算法方案会体现出优秀的逻辑思维和和解决问题的能力. 扎实的算法有助于我们在解决复杂问题时获得更优的解决方

一.简介 支持向量机(support vector machines)是一种二分类模型,它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割,分割的原则是间隔最大化,最终转化为一个凸二次规划问题来求解.由简至繁的模型包括: (1)当训练样本线性可分时,通过硬间隔最大化,学习一个线性可分支持向量机:(2)当训练样本近似线性可分时,通过软间隔最大化,学习一个线性支持向量机:(3)当训练样本线性不可分时,通过核技巧和软间隔最大化,学习一个非线性支持向量机: 二.线性可分支持向量机 1.间隔最大化和支持向量 如果一