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内点法Matlab代码-L1-LS.py:L1正则化最小二乘问题的求解器

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简介:
L1-LS.py 是一个使用内点法解决 L1 正则化最小二乘问题的 MATLAB 代码,适用于需要稀疏解或处理噪声数据的各种应用场景。 内点法matlab代码l1-ls这是用Python编写的大规模L1正则化最小二乘(L1-LS)求解器。该代码基于提供的MATLAB代码。 安装: 您可以直接从源代码安装最新版本。 pip install git+https://github.com/musically-ut/l1-ls.py.git@master#egg=l1ls 也可使用此软件包。 pip install l1ls 用法: 该模块具有两个功能:l1ls(A,y,lmbda,x0=None,At=None,m=None,n=None,tar_gap=1e-3,quiet=False,eta=1e-3,pcgmaxi=5000),和,l1ls_nonneg(A,y,lmbda,x0=None,At=None,m=None,n=None,tar_gap=1e-3,quiet=False,eta=1e-3,pcgmaxi=5000) 它们可以按如下方式使用: import l1ls as L import numpy as np A = np.array([[1, 0, 0,

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  • Matlab-L1-LS.py:L1
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    L1-LS.py 是一个使用内点法解决 L1 正则化最小二乘问题的 MATLAB 代码,适用于需要稀疏解或处理噪声数据的各种应用场景。 内点法matlab代码l1-ls这是用Python编写的大规模L1正则化最小二乘(L1-LS)求解器。该代码基于提供的MATLAB代码。 安装: 您可以直接从源代码安装最新版本。 pip install git+https://github.com/musically-ut/l1-ls.py.git@master#egg=l1ls 也可使用此软件包。 pip install l1ls 用法: 该模块具有两个功能:l1ls(A,y,lmbda,x0=None,At=None,m=None,n=None,tar_gap=1e-3,quiet=False,eta=1e-3,pcgmaxi=5000),和,l1ls_nonneg(A,y,lmbda,x0=None,At=None,m=None,n=None,tar_gap=1e-3,quiet=False,eta=1e-3,pcgmaxi=5000) 它们可以按如下方式使用: import l1ls as L import numpy as np A = np.array([[1, 0, 0,
  • (ROLS)
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    正则化正交最小二乘法(Regularized Orthogonal Least Squares, ROLS)是一种用于参数估计和模型选择的有效算法,尤其擅长处理过拟合问题。通过引入正则项,ROLS能够在保持模型预测能力的同时减少复杂度,适用于各种线性回归及非线性系统建模场景。 这是一种基于正则化的正交最小二乘法的RBF神经网络算法,可以解决回归问题和模式识别中的监督分类问题。
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    本资源提供针对L1正则化问题的MATLAB实现代码(L1_LS),适用于求解稀疏信号恢复等问题。通过调整参数,用户可以便捷地进行实验与分析。 该程序使用L1正则化方法来解决病态方程问题,并获得稳定的解。
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    本文探讨了利用最小二乘法解决包裹打包和运输中的优化问题,通过数学建模提高包装效率及减少物流成本。 最小二乘法解包裹的使用代码包括LSunwrap.m、unwrapphase.m和wrapphase.m三个文件。
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    本文探讨了利用最小二乘法解决光学测量中常见的包裹相位问题的有效方法,通过优化算法提高相位恢复精度与稳定性。 使用最小二乘法解包裹相位的方法如下:首先利用peaks函数生成包裹相位图;然后通过最小二乘法去包裹得到真实相位图;最后显示整个过程的运行时间,结果表明相关性很好。
  • Matlab决非线性
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    本段代码展示了如何在MATLAB环境中应用优化算法来求解非线性最小二乘问题,适用于科研与工程中的数据拟合和参数估计。 关于非线性最小二乘问题的优化方法Matlab代码,如果有需要可以联系我获取。保留了原意但去除了不必要的链接和联系方式。
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    本简介介绍如何利用MATLAB软件实现高斯-牛顿法解决非线性最小二乘问题,涵盖算法原理及其实现步骤。 用于解决非线性最小二乘问题的一种方法是通过高斯牛顿迭代实现的。这种方法适用于需要求解复杂非线性模型参数估计的问题,并且在多次迭代中逐步逼近最优解。简单来说,就是利用高斯牛顿算法来优化这类数学难题中的目标函数。
  • 使用MATLAB高斯-牛顿
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    本简介探讨了运用MATLAB软件实现高斯-牛顿算法以解决非线性最小二乘问题的方法。通过该方法,可以有效地对参数进行估计和优化,适用于数据拟合等领域。 用于解决非线性最小二乘问题的一种方法是通过高斯-牛顿迭代实现的。
  • 使用MATLAB高斯-牛顿
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    本简介探讨了利用MATLAB软件实现高斯-牛顿算法解决非线性最小二乘问题的方法,通过实例展示该算法的应用与效果。 用于解决非线性最小二乘问题的一种方法是通过高斯牛顿迭代实现的。
  • OLSMATLAB
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    本段代码实现了正交最小二乘法(OLS)在MATLAB中的应用,适用于多项式拟合及模型参数估计等问题,提供高效准确的数据分析工具。 OLS(正交最小二乘法)的MATLAB代码可用于曲线拟合,并且包含详细的注释。