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机器学习 学习笔记(16) 特征选择与稀疏学习

数据集D,特征集A,学习算法 ?...,而每次特征子集评价都需要训练学习器,计算开销很大,因此算法设置了停止条件控制参数T。...嵌入式选择与L1正则化 嵌入式特征选择使将特征选择过程与学习器训练过程融为一体,两者在一个优化过程中完成,即在学习器训练过程中自动地进行了特征选择。 给定数据集 ? ,其中 ? , ? 。...常用的方法有基于逐列更新策略的KSVD,令 ? 表示字典矩阵B的第i列, ? 表示稀疏矩阵A的第i行,则: ? ? 在更新字典的第i列时,其他各列都是固定的,因此 ?...为避免发生这种情况,KSVD对Ei和 ? 进行专门处理: ? 仅保留非0元素,Ei仅保留了 ? 和 ? 的非零元素的乘积项,然后再进行奇异值分解,这样就保持了第一步所得到的稀疏性。

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算法(五)字典算法快速查找单词前缀

关键词:trie; prefix; search; match; 字典树,又称单词查找树,是一个典型的一对多的字符串匹配算法。“一”指的是一个模式串,“多”指的是多个模板串。...而这种情况下用字典算法就非常适合!...在介绍字典算法之前,我们先看看其他的解决办法: (假设单词表中10w个单词在一个10w.temp.txt文件中,每一行是一个单词; 要查询的2000个单词在另一个文件2k.word.txt文件中,每一行一个单词...接下来我们就在字典树上一一实现这些操作: 声明部分: ? 新建节点: ? 插入单词到字典树中: ? 遍历(打印单词): ? 删除字典树: ? 查找:在字典树中查找单词(查询的单词为前缀) ?...至此,我们可以看出,字典树还是加快了查询单词(作为前缀)的效率,其耗时最短! 如果有任何问题,欢迎交流!

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