l1最小化

使用L1范数最小化的人脸识别技术MATLAB开发

以下文章详细介绍了由约翰·赖特（John Wright）、阿文德·甘内什（Arvind Ganesh）和马毅（Ya Ma）开发的基于稀疏表示的鲁棒人脸识别算法。该技术利用L1范数最小化分类器来识别人脸。研究使用了MIT-CBCL和YaleB数据库，这些数据库可以从相关网址获取：http://cbcl.mit.edu/software-datasets/heisele/facerecognition-database.html 和 http://cvc.yale.edu/projects/yalefacesB/yalefacesB.html。

Matlab 0 2024-08-30

L1规范最小化算法的Matlab实现及其C++调用优化

1、这段Matlab代码用于解决稀疏表示中L1规范最小化的问题。 2、对函数接口稍作修改，解决了在C++调用时参数传递的问题。由于函数使用了varargin进行可变参数传递，而C++的参数传递方式是固定的。 3、我亲自用opencv测试过这段代码，可以确保其可用性。 4、如果您不想将Matlab的.m文件生成dll供C++调用，您可以在我的资源中找到已上传的.h、.dll和.lib文件，这些文件可以直接放入C++代码可以访问的位置。

Matlab 1 2024-07-29

求解超定二次约束l1最小化问题的方法探讨 - MATLAB开发

在MATLAB开发中，探讨了如何求解具有多余行数的K矩阵与向量f之间的l1范数最小化问题。问题约束包括：通过原始内点方法，使得解x满足y与x之间的二范数距离小于等于ε。针对稀疏线性系统，采用了Blendenpik和SpTriSolve进行预处理和求解。详细算法描述可参考文献“尖点集表面的L1稀疏重建”。

Matlab 0 2024-08-15

MATLAB开发基于L1正常化的面板检测

MATLAB开发：基于L1正常化的面板检测。这是一段利用网络摄像头输入，通过最小化L1范数的方法来检测人脸的代码示例。

Matlab 0 2024-08-18

L1范数优化Matlab代码资源

提供L1_LS算法的Matlab代码包，用于解决L1范数优化问题。

Matlab 2 2024-05-12

财务预警中L1正则化Logistic回归的创新应用

社会经济和科学研究中，线性模型和广义线性模型已广泛应用于数据分析和数据挖掘。在公司财务预警领域，引入L1范数惩罚技术的模型不仅可以估计模型系数，还能实现变量选择。探讨了L1范数正则化Logistic回归模型在上市公司财务危机预测中的应用，通过对比沪深股市制造业ST公司和正常公司的T-2年财务数据，证实了其在提高模型解释性的同时保持预测精度。

数据挖掘 0 2024-10-18

L1范数在Matlab中的魔法程序

在解决图像稀疏表示系数的问题时，L1范数求解方法在Matlab中具有重要应用。

Matlab 1 2024-08-01

CentOS 7.4 最小化安装 Oracle 依赖包

在无法连接互联网的网络环境中，为 CentOS 7.4 最小化安装系统配置 Oracle 数据库所需的依赖包，需要进行以下操作： 准备依赖包： 在可以访问互联网的机器上下载所有需要的 RPM 包，并将它们传输到内网环境中的 CentOS 7.4 系统上。 安装依赖包： 使用 rpm -Uvh *.rpm 命令安装所有下载的依赖包。 验证安装： 安装完成后，可以通过运行相关命令或检查配置文件来验证依赖包是否已成功安装。

Oracle 3 2024-05-28

Matlab中的最大最小化问题求解技巧

在Matlab中，解决最大最小化问题涉及到优化模型，其中包括定义变量向量x、约束条件beq、lb和ub，以及线性不等式约束矩阵A和等式约束矩阵Aeq。函数c(x)、ceq(x)和F(x)用于评估目标函数，返回相应的向量。在fminimax函数的应用中，我们致力于最小化多目标函数中的最坏情况。

Matlab 0 2024-09-28

基于黄金分割搜索的函数最小化算法

该项目提供了一个 MATLAB 函数，用于寻找单峰函数在给定区间上的最小值。它利用黄金分割搜索算法高效地逼近最小值点。

Matlab 3 2024-05-24