20240806---特征选择与稀疏学习笔记---pptp61-p92---奇异值分解/压缩感知、字典学习

一.奇异值分解

2.要进行特征分解,则矩阵A为方阵,如果矩阵 𝐴A 不是方阵(即行数和列数不同),我们仍然可以对其进行分解,这就是奇异值分解(SVD)的强大之处。



二.压缩感知

1.采样频率是模拟信号最高频率的两倍,则采样信号能重构模拟信号。

但是为了方便信号传输,我们要对采样完的数字信号进行压缩,压缩就是会损失部分信息

2.压缩感知,信号在正交空间具有稀疏性(也就是可压缩性)

3.cs信息获取系统










(限定等距性的概念不是很清楚)



···················







相关推荐
数智工坊27 分钟前
周志华《Machine Learning》学习笔记--第十二章--计算学习理论
笔记·学习·机器学习
我叫唧唧波7 小时前
Python+AI 全栈学习笔记
人工智能·python·学习
城北徐宫8 小时前
Linux信号深度解剖:5种产生、3张表、4次切换
linux·c++·学习
三品吉他手会点灯9 小时前
C语言学习笔记 - 43.运算符与表达式 - 运算符1 - 运算符的分类和简单介绍
c语言·笔记·学习·算法
疯狂打码的少年9 小时前
中断处理过程与中断优先级
笔记
likerhood10 小时前
WSL 下安装 Miniconda 笔记
笔记·wsl
吃好睡好便好11 小时前
芒种时节如何保健
学习·生活
lizhihai_9911 小时前
股市学习心得-A股服务器/算力服务器龙头
大数据·运维·服务器·人工智能·科技·学习
喜欢打篮球的普通人11 小时前
LLVM 后端流程与关键数据结构:从 IR 到机器码的入门笔记
java·数据结构·笔记
烛之武11 小时前
Pytorch学习笔记(1)
pytorch·笔记·学习