稀疏表示（SR）工具箱

资 源 简 介

应用背景 这个工具箱包括机器学习方法：基于稀疏编码的分类，基于字典的降维子字典学习，学习模型，线性回归和分类（LRC）。核l_1正则或（和）非负约束稀疏编码和字典学习模型在这个工具箱实现。 ； 关键技术 活动集，内点，近端，和分解方法来优化这些模型。目前的版本是1.9（2015年3月2日）。这个工具箱是免费的学术用途。 ；

详 情 说 明

应用背景：

这个工具箱包括多种机器学习方法，如基于稀疏编码的分类、基于字典的降维子字典学习、学习模型、线性回归和分类（LRC）。此外，这个工具箱还实现了核l_1正则或（和）非负约束的稀疏编码和字典学习模型，以满足不同的学习需求。

关键技术：

为了优化这些模型，我们采用了活动集、内点、近端和分解等方法。当前版本为1.9（2015年3月2日）。

除了免费的学术用途外，我们还为商业用户提供了专业版的工具箱，其中包括更多的功能和技术支持。如果您对我们的工具箱感兴趣，欢迎联系我们获取更多信息。