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ialm
- 不精确拉格朗日法,求解矩阵补全的凸优化问题,可以用该方法实现背景建模-Imprecise Lagrangian method for solving matrix completion convex optimization problem, you can use this method, background modeling
RegL1-ALM
- ALM 算法,可用来补全或分解矩阵,效果不错, 时间也较短-ALM algorithm can be used to complement or decomposition matrix, well, time is short
RBF
- 径向基函数网络(RBF)特点:1)可用于任意维空间的插值;2)训练速度和插值速度较慢;3)一旦训练成功,只要存储权系数矩阵即可,适用于海量数据的插值;4)当数据不全时,可以用于数据补全。 -Radial basis function (RBF) network features: 1) can be used in any dimensional space interpolation 2) interpolation and the training speed slower 3) o
libs
- 用矩阵补全或张量补全的方法,对缺失数据进行重构(matrix completion or tensor completion ,to reconstruct the missing data)