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数据表示在信号处理、图像处理、计算机视觉和模式识别等领域引起了研究者的广泛关注,其中字典学习(Dictionary Learning,DL)算法......
许多模式分类方法比如支持向量机和L2核分类器等都会利用核方法并转化为二次规划问题进行求解,而计算核矩阵需要O（m2）的空间复杂度,......
许多核分类方法的决策函数可以表示为支持向量的组合,如SVM,而支持向量含有非常重要的隐私信息,因此,在分类决策时可能会暴露此类......
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现有的同步聚类方法Sync在同步过程中需要将样本中的每一个分量看作相位振子进行计算,具有较高的时间复杂度,因此在大规模数据集上......
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在提高字典鉴别能力的过程中,最大间隔字典学习忽视了利用重新获得的数据构建分类器的泛化性能,不仅与最大间隔原理有关,还与包含......
传统的机器学习假定训练域与测试域独立同分布，将由训练数据集得到的模型直接应用于测试集。但在实际应用中，这种假设并不一定成立，若......
传统的机器学习问题面向的是单一学习机问题,当前多学习机问题正得到越来越多的关注,但目前尚没有研究从宏观的角度来统一来描述多......
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模式分类是机器学习的一个重要研究分支。传统模式分类包括监督分类和无监督分类两种方法,其训练数据集要么是带标签数据,要么是无......
模式识别（PR）是机器学习中的一个重要研究任务，而分类是模式识别中的一个基本的研究课题。目前，虽然面向大规模数据集的模式识别技术得......
聚类问题一直是模式识别领域的热点课题,很多聚类方法纷纷涌现。这些方法大多在适合自身特点的小规模数据集上表现出优良的性能,但......
GRC(Graph-based Relaxed Clustering)是一种具有便捷性和自适应性的谱聚类算法,但对于大数据集,繁重的时间开销限制了其实用性.针......
机器学习是人工智能的重要研究领域之一,而聚类和回归是机器学习中两个重要的研究课题,已广泛应用于自然语言处理、生物特征识别、......
