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【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——稀疏矩陣分解

阿新 • • 發佈：2018-11-12

本課件主要內容包括：

  1. 上次課程回顧：基於正交/序貫基的PCA

  2. 人眼的顏色對立

  3. 顏色對立表示法

  4. 應用：人臉檢測

  5. 特徵臉

  6. VQ vs. PCA vs. NMF

  7. 面部表示

  8. 非負最小二乘法

  9. 稀疏性與非負最小二乘法

  10. 稀疏性與非負性

  11. NMF投影梯度

  12. 應用：體育分析

  13. 應用：癌症特徵

  14. 正則化矩陣分解

  15. 稀疏矩陣分解

  16. L1正則化矩陣分解

  17. 結構稀疏性

  18. 影象塊的隱因子模型

  19. 應用：影象復原

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英文原文課件下載地址：

http://page5.dfpan.com/fs/0lc9j2021e29516d157/

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