sparse软件

压缩感知或稀疏编码是学习数据的稀疏表示。最简单的方法是采用线性回归和L1正则化。而这个包为稀疏编码问题提供了贝叶斯处理。
稀疏编码问题被建模为具有稀疏先验(自动相关性确定，ARD)的线性回归问题，也称为相关性向量机(RVM)。其优点是可以自动进行模型选择。因此，这不需要人为地指定正则化参数(从数据中学习)，并且可以获得更好的稀疏恢复。请在包中运行演示脚本来尝试一下。

软件应用简介

压缩感知或稀疏编码是学习数据的稀疏表示。最简单的方法是采用线性回归和L1正则化。而这个包为稀疏编码问题提供了贝叶斯处理。
稀疏编码问题被建模为具有稀疏先验(自动相关性确定，ARD)的线性回归问题，也称为相关性向量机(RVM)。其优点是可以自动进行模型选择。因此，这不需要人为地指定正则化参数(从数据中学习)，并且可以获得更好的稀疏恢复。请在包中运行演示脚本来尝试一下。

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