Алгоритм Orthogonal Matching Pursiut (летняя практика) — различия между версиями
Katya (обсуждение | вклад) |
Katya (обсуждение | вклад) |
||
(не показаны 2 промежуточные версии этого же участника) | |||
Строка 3: | Строка 3: | ||
|mentor=Умнов Алексей Витальевич | |mentor=Умнов Алексей Витальевич | ||
|mentor_login={{URLENCODE:Katya|WIKI}} | |mentor_login={{URLENCODE:Katya|WIKI}} | ||
− | |organization=Лаборатория методов анализа больших данных | + | |organization=Лаборатория методов анализа больших данных (LAMBDA) |
|hse_profile=http://www.hse.ru/org/persons/141880775 | |hse_profile=http://www.hse.ru/org/persons/141880775 | ||
|email=alexeyum@gmail.com | |email=alexeyum@gmail.com | ||
− | |||
|year=2015 | |year=2015 | ||
|categorize=yes | |categorize=yes |
Текущая версия на 00:36, 30 мая 2015
Автор | Умнов Алексей Витальевич Профиль на сайте ВШЭ Электронная почта |
Организация | Лаборатория методов анализа больших данных (LAMBDA) |
Учебный год | 2015 |
По теме задания можно сделать курсовую в следующем году обучения |
Содержание
Задание
Реализовать алгоритм Orthogonal Matching Pursiut для приближенного решения задачи разреженного представления (см. http://en.wikipedia.org/wiki/Sparse_approximation). Исследовать различные стратегии обновления носителя решения и их влияние на качество приближения. Алгоритм пытается приближенно решить задачу выбора наилучшего носителя путем жадного добавления на каждом шаге одного наиболее улучшающего элемента. Необходимо реализовать также несколько других стратегии (используя тот факт, что элементы можно добавлять по нескольку за раз, а также можно иногда удалять) и сравнить качество и время их работы. Тестирование нужно проводить на искусственно сгенерированных данных. Также можно сравнить алгоритмы с реализацией Orthogonal Matching Pursuit в библиотеке scikit-learn.
Какие начальные требования?
- Знание Python
- Умение читать техническую литературу на английском языке
Какие будут использоваться технологии?
- Библиотека scipy
- Опционально библиотека scikit-learn.
Какая дополнительная литература понадобится?
- http://en.wikipedia.org/wiki/Matching_pursuit
- Elad. Sparse and Redundant Representations. Chapters 1, 3.