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
枷锁—sha17 分钟前
【CTFshow-pwn系列】03_栈溢出【pwn 053】详解:逐字节爆破!手写 Canary 的终极破解
网络·笔记·安全·网络安全
大连好光景1 小时前
PyTorch深度学习----优化器
pytorch·深度学习·学习
浅念-1 小时前
C++ 继承
开发语言·c++·经验分享·笔记·学习·算法·继承
峰顶听歌的鲸鱼1 小时前
Zabbix监控系统
linux·运维·笔记·安全·云计算·zabbix·学习方法
白云偷星子2 小时前
RHCSA笔记5
linux·运维·笔记
爱学习的大牛1232 小时前
GPU架构学习
学习·架构·gpu
red_redemption2 小时前
自由学习记录(121)
学习
红豆子不相思3 小时前
haproxy七层代理
linux·学习
zzcufo4 小时前
Anki 使用完整教程
笔记·学习
testpassportcn4 小时前
CISA 認證介紹|IT 審計與資安治理黃金證照
网络·学习·改行学it