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[求助]
稀疏表示和流行学习的一个问题
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我这一段时间在研究这方面的东西，但是始终想不明白算法LLE和SRC的前提假设。看到后面跟了一大帮人在这两个算法上打圈圈，但是没有人去说明这两个算法的前提，更不用说去挑战这个前提假设。当然，很可能是我没有看到，或者我才知纤薄。 science上的LLE算法，我对其paper上的一句“几何直觉”十分愤怒，所以归来小木虫求助，为什么认为一个数据可以使用其近邻来线性表示呢？ PAMI上的SRC算法，对上面的“a single class as lying on a linear subspace”甚为不解，然后直接一个测试数据可以表示为同类训练样本的线性表示。这是来源于哪里呢？ 我没查到，所以来求助，求大牛助我一把？ 有人说：科学需要想象力，所以就以为就是这样了。真的么？ |
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