说明：使用迁移学习和稀疏编码来实现不同领域之间的适配，是一种基于特征表示的迁移学习

特征编码 特征迁移 sparse 迁移学习

说明：是学习PCA特征提取的很好的学习资料，是一种双隐层反向传播神经网络，一些自适应信号处理的算法，实现六自由度运动学逆解算法，关于非线性离散系统辨识，人脸识别中的光照处理方法。

算法 压缩 感知 稀疏 应用程序 适应 完美

说明：一种流形学习算法（很好用），包含优化类的几个简单示例程序，利用matlab GUI实现的串口编程例子，在MATLAB中求图像纹理特征，单径或多径瑞利衰落信道仿真，仿真图是速度、距离、幅度三维图像。

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说明：欢迎大家下载学习，采用波束成形技术的BER计算，GPS和INS组合导航程序，插值与拟合，解方程，数据分析，比较了软阈值，硬阈值及当今各种阈值计算方法,数据包传送源码程序。

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说明：pwm整流器的建模仿真，是机器学习的例程，ICA（主分量分析）算法和程序，用于图像处理的独立分量分析，isodata 迭代自组织的数据分析，处理信号的时频分析。

字典 源程序 调试 生成 稀疏 表示

说明：该算法是机器学习领域新提出的一种能应用于分类和拟合的方法，被称为相关向量机(RVM)，相比于在这一领域表现出色的支持向量机(SVM)，该算法在保持杰出分类能力和拟合能力的同时，也表现出良好的稀疏性，因此拥有更好的泛化能力。本算法值得广大机器学习研究领域的科研人员借鉴学习。

rvm-算法 rvm-分类-matlab 机器学习-拟合 稀疏保持 稀疏分类 SVM

说明：即插即用算法的相关程序，1利用低秩+自适应（学习）字典稀疏分解从k-t空间测量值重建动态磁共振图像的LASSI.m-MATLAB函数。2m-MATLAB函数，通过使用块坐标下降算法（见上文[3]和[4]），从重塑字典列上具有秩约束（上界）的信号或图像块中学习合成字典。

共振稀疏分解 低秩稀疏matlab K. 即插即用-MATLAB

说明：稀疏表示分类代码人脸识别，采用的是同伦算法求解L1范式最小化，对稀疏的求解大大改善。

matlab

说明：最近的K-SVD算法的学习过程中，采用稀疏编码部分OMP跟踪算法，尤其是对于本摘要。解决问题：其中D为过完备字典中，已经给出，Y是原始信号中，X的未知。其基本思想的OMP算法是：贪婪迭代方法来选择D列后面，以便与相关的当前冗余最大程度所选列向量的每个迭代中，减去从原始信号向量的相关部分，并多次迭代过...

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说明：自主学习把稀疏自编码器和分类器实现结合。先通过稀疏自编码对无标签的5-9的手写体进行训练得到最优参数，然后通过前向传播，得到训练集和测试集的特征，通过0-4有标签训练集训练出softmax模型，然后输入测试集到分类模型实现分类。

自编码器 分类器实现结合 self-taught-learning