稀疏张量

我们提供了冲浪算法的MATLAB代码，改进稀疏和低秩张量回归问题。您可以从arXiv下载我们详细注释的代码。使用Tensorlab工具箱编写的这段代码允许您生成模拟数据，并进行SURF算法的训练和测试。我们即将推出Python版本的实现。

高效非凸正则张量完成的结构感知近邻迭代 matlab 代码。

稀疏表达的程序代码，使用Matlab验证实现，可供下载使用！

Sparseclean清除范围内小或NaN值或值的双稀疏矩阵。

利用Matlab验证实现稀疏表达的编程代码，可供下载使用！

Matlab最简单的代码标量，向量，矩阵和张量——沿代码介绍。在本课程中，我们将介绍线性代数中使用的基本数学实体。我们还将研究如何使用NumPy在Python中创建（和稍后操纵）这些实体。目标是使您能够：比较标量、向量、矩阵和张量，使用Numpy和Python创建向量和矩阵，使用转置方法转置Numpy矩阵。背景让我们首先定义一些数学实体，数据科学家在处理机器学习和深度学习算法时会经常遇到这些数学实体。这些实体用于存储、处理和表示我们的数据，而分析活动主要集中在操纵这些代数实体以为未知数据实体提供解决方案。标量是一个数字，与其他对象（通常是多个数字的数组）相比，标量是线性代数中最简单的实体。在文献中，您会发现标量表示为小写斜体字符。标量需要根据其携带的数字类型进行定义。例如：实值标量：令$ S \in \mathbb{R} $为个人的薪水，自然数标量：假设$ n \in \mathbb{N} $为建筑物的楼层数。向量是与单个标量相反的以某种顺序排列的数字数组。向量中包含的数字称为向量的标量分量。向量是从本质上是数字的各个组成部分构建的。

利用 Python 和稀疏矩阵技术，处理谷歌公开网页数据 (http://snap.stanford.edu/data/web-Google.txt.gz)，高效计算网页 PageRank 值。

稀疏贝叶斯学习（Sparse Bayesian Learning，SBL）是机器学习和统计建模中广泛应用的方法，尤其在高维数据处理和预测分析中占据重要地位。这个MATLAB程序专注于实现SBL理论，帮助用户有效处理数据，实现准确的参数预测。程序包括数据预处理、模型定义、后验概率推断和超参数设置等核心步骤，以及在电气领域和数据处理中的应用场景。

随着科技的进步，Matlab在仿真领域的应用越来越广泛，稀疏阵的生成在其中扮演着重要角色。以下是一段关于稀疏阵的Matlab仿真代码示例，可供学术研究和工程实践使用。

sparse_sensing12是一个函数代码示例，展示如何使用稀疏估计与压缩感知技术来解决欠定方程组Ax=y。由Yoash Levron教授在2014年9月于以色列理工学院编写。该函数针对行数少于列数的矩阵A和已知输出向量y进行操作，寻找具有最少非零元素的解向量x，以达到最优化解决方案。