正则化方法

本代码库提供 Matlab 代码，用于论文中基于空间正则化超测度的超光谱图像聚类。SalinasA 和 PaviaU 两个真实 HSI 数据集来自。此外，还可以从代码库访问合成 HSI，即 FourSpheres 和 ThreeCube。

随着技术进步，我们提出了一种基于低维流形模型的图拉普拉斯正则化Matlab代码，用于3D点云降噪。由曾增、张Gene、吴敏、庞佳豪和成阳在IEEE Transactions上发表。代码包括主要功能如添加噪声的主程序main_addnoise.m、GLR去噪的主程序main_glr.m、GLR去噪函数pcdGLR.m、GLR工具集、用于计算均方误差的度量标准、参数设置函数setParameter、样本点云模型“anchor”以及真实数据和不同噪声水平下的处理结果。

这篇文章介绍了如何用matlab编写正则化粒子滤波算法，用于跟踪和比较滤波效果。技术详解和实现步骤让读者能够深入理解该算法在实际应用中的作用。

matlab开发：非正则化多变量线性回归。这篇文章演示了如何使用Matlab进行非正则化多变量线性回归分析。

业务关系更全面 主索引选择更灵活 数据分布更合理 全表扫描更少 连接选择更多 优化器性能更佳 数据分离更优（耦合度更低） 底层模型与用户分离更清晰 数据控制更完善 行字段更简洁 应用分离更彻底 行大小更小 数据块大小更合适 日志空间更节省 物理I/O更低

Luo等人在其论文“迭代合奏平滑器作为正则化最小平均成本问题的近似解决方案：理论和应用”中介绍了基于正则化的Levenburg-Marquardt的迭代集合平滑器（iES），编号为SPE-176023-PA，详细描述了其MATLAB实现。该算法主要用于历史匹配问题，特别是在集合型储层数据同化中的应用。着重介绍了如何在内部历史匹配工作流中应用iES，以估算Lorentzen 96模型的初始条件。

利用Matlab开发的图像超分辨率程序，采用稀疏表示和正则化优化技术，能够显著提高图像质量。

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。

提供了一种基于全变分正则化的图像去噪算法，并附带Matlab实现代码。内包含代码运行结果示例图，可直观展示算法的去噪效果。

我们考虑了两个正则化项，其中一个是由线性函数组成的，涉及广泛的正则化随机最小化问题。该优化模型抽象了人工智能和机器学习中的许多重要应用程序，如融合的套索和图导正则化逻辑回归。该模型的计算挑战包括两个方面：一是封闭形式解决方案不可用，二是当输入数据样本数量庞大时，目标中期望值的完整梯度计算非常昂贵。为了解决这些问题，我们提出了一种随机的超梯度方法，即随机原始-对偶近邻超梯度下降（SPDPEG），并分析了其在凸目标和强凸目标上的收敛性。对于一般的凸目标，SPDPEG生成的均匀平均迭代将以O（1 / t）速率收敛。对于强凸目标，SPDPEG生成的均匀和非均匀平均迭代分别以O（log（t）/ t）和O（1 / t）速率收敛。已知所提出算法的速率顺序与一阶随机算法的最佳收敛速率相匹配。融合逻辑回归和图导正则化逻辑回归问题的实验表明，所提出的算法执行效率非常高，并且始终优于其他竞争算法。