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说明：Adaboost 算法的思想是合并多个“弱”分类器的输出以产生有效分类。其主要步骤为 ：首先给出弱学习算法和样本空间（工， y） ，从样本空间中找出 m 组训练数据，每组训练数据的权重都是 1 /m。然后用弱学习算法迭代运算 T 次，每次运算后都按照分类结果更新训练数据权重分布，对于分类失败的训练个...
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...