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文档简介

第2章表征学习主讲：胡晓2.1表征学习的目的

2.2数据预处理

2.3.2学习模型

混合散布矩阵

2.4.2类可判别测度

在样本表征值的空间分布，类内距离越小和类间距离越大，越有利于实现模式分类。

目标函数

多维缩放的目标是，

2.6流形学习(ManifoldLearning)

2.6流形学习(ManifoldLearning)2.6.2等度量映射

2.6流形学习(ManifoldLearning)

(1)构建邻接图2.6.2等度量映射2.6流形学习(ManifoldLearning)(1)构建邻接图(2)任意两点间最短测地距离重构不相似度矩阵

2.6流形学习(ManifoldLearning)

2.6.3局部线性嵌入2.6流形学习(ManifoldLearning)

由GeoffreyHinton等人于2002年提出，基本思路：首先，在高维空间构建一个反映样本点间相对位置(相似度)的概率分布；然后，通过学习，调整低维空间样本分布，致使低维空间样本相对位置的概率分布能拟合高维空间样本相对位置的概率分布。基本随机近邻嵌入

理论上要求条件概率相等

2.8稀疏表征2.8.1压缩感知

又称为压缩采样(CompressingSampling)，顾名思义，是用少于奈奎斯特定理(Nyquist)要求的最低采样频率对信号进行采样，达到“压缩”观测数据的目的。

2.8稀疏表征

(SparseRepresentations)2.8.1压缩感知

2.8稀疏表征

一般化，我们将这两情况合并成，

感知矩阵(SensingMatrices)

2.8稀疏表征

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