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Search - cvx_begin
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Description: 稀疏分解工具包，采用OMP算法，可用于稀疏字典的构造，压缩感知等领域-Sparse decomposition tool kit, using OMP algorithm, can be used for the construction of sparse dictionary, compressed sensing and other areas
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Size: 26624 |
Author: Haiyan Guo |
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Description: 解凸规划的Matlab工具箱CVX，包含使用文档
如：
m = 20; n = 10; p = 4;
A = randn(m,n); b = randn(m,1);
C = randn(p,n); d = randn(p,1); e = rand;
cvx_begin
variable x(n)
minimize( norm( A * x - b, 2 ) )
subject to
C * x == d
norm( x, Inf ) <= e
cvx_end
Platform: |
Size: 7430725 |
Author: 943163808@qq.com |
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Description: SVM算法实现+数据
(要用到一些包，按照代码里面的import到网站下就行）
1.读取数据：在Matlab中调用textread可读取UCI数据集，这里读取的文件是iris.data，因为文件中以逗号为分隔符，所以还要在读取方法中添加参数“‘delimiter’，‘，’”，从而在读数据的时候自动跳过分隔符。
2.调用cvx工具箱中的方法：首先需要下载cvx工具箱的压缩文件，在其目录下运行cvx_setup指令，然后调用其方法，以cvx_begin开头，cvx_end为终止符号，所有需要求解的变量以及变量大小都在variable后声明，优化目标在minimize后声明，约束条件在subject to后声明。
3.根据求出的变量ω和b来对数据进行可视化，即画出散点图和支持向量。(The realization of SVM in Matlab)
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Size: 2048 |
Author: dale无双 |
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